Java 重新运行Hadoop作业时，分区的mapoutput是否仍将转到相同的还原器？

在hadoop中，假设节点的数量是固定的（运行期间没有服务器崩溃），如果我使用相同的分区器（例如，映射输出键上的哈希分区）对映射器输出进行分区，并且我执行作业以读取相同的数据集两次。是否确定具有相同键的数据将进入相同的减速器？谢谢

例如，my mapoutput由两行组成： 键值

什么都行

什么都行

假设我有两个减速机1和2。 在第一次运行中，行“A | anywhere”进入减速器1，“B | anywhere”进入减速器2。 如果我再次运行，是否有可能“A |任何东西”进入减速器2，“B |任何东西”进入减速器1

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谢谢

映射/减少任务与节点之间没有关联。当map/reduce任务即将运行时，计划程序会选择一个可用的空闲map/reduce插槽（它可能/可能不是上次运行的同一台机器）来运行该任务。因此，当一个作业重新运行时，同一个密钥可能会由不同的还原程序处理。这就是Hadoop框架容错的原因。

只是好奇-这有什么关系？因为在我的例子中，我的新数据必须在reduce端加入旧数据。如果HDFS中的旧数据被读回，并通过映射器，并通过相同的键进行分区，这意味着它只在本地机器上执行，这不会非常昂贵，因为它不必通过网络从其他datanode读取数据。