Java Map减少编程错误

我的输入是许多文本文件。我希望我的map reduce程序将所有文件名和与文件名相关联的句子写入一个输出文件中，其中我只希望从映射器发出文件名（键）和相关句子（值）。reducer将收集键和所有值，并在输出中写入文件名及其相关语句

以下是我的mapper和reducer的代码：

public class WordCount {
    public static class Map extends MapReduceBase implements Mapper<LongWritable,
    Text, Text, Text> {
        public void map(LongWritable key, Text value, OutputCollector<Text,Text>
        output, Reporter reporter) throws IOException {
            String filename = new String();
            FileSplit filesplit = (FileSplit)reporter.getInputSplit();
            filename=filesplit.getPath().getName();
            output.collect(new Text(filename), value);
        }
    }
    public static class Reduce extends MapReduceBase implements Reducer<Text, Text,
    Text, Text> {
        public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, OutputCollector<Text,
        Text> output, Reporter reporter) throws IOException {
            StringBuilder builder = new StringBuilder();
            for(Text value : values) {
                String str = value.toString();
                builder.append(str);
            }
            String valueToWrite=builder.toString();
            output.collect(key, new Text(valueToWrite));
        }
        @Override
        public void reduce(Text arg0, Iterator<Text> arg1,
        OutputCollector<Text, Text> arg2, Reporter arg3)
        throws IOException {
        }
    }
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        JobConf conf = new JobConf(WordCount.class);
        conf.setJobName("wordcount");
        conf.setMapperClass(Map.class);
        conf.setReducerClass(Reduce.class);
        conf.setJarByClass(WordCount.class);
        conf.setOutputKeyClass(Text.class);
        conf.setOutputValueClass(Text.class);
        conf.setInputFormat(TextInputFormat.class);
        conf.setOutputFormat(TextOutputFormat.class);
        conf.setNumReduceTasks(1);
        FileInputFormat.setInputPaths(conf, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path(args[1]));
        JobClient.runJob(conf);
    }
}

当我使用相同配置的inputformat（

keyvaluetextinputformat.class

）运行上述映射器和reducer时，它不会在输出中写入任何内容

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我应该改变什么来实现我的目标？

KeyValueTextInputFormat不是适合您案例的正确输入格式。如果要使用此输入格式，输入中的每一行都应包含一个键、值对，默认情况下由用户指定的分隔符或制表符分隔。但在您的情况下，输入是“文件集”，并且您希望作业的输出是“文件名，文件内容”

实现这一点的方法之一是使用TextInputFormat作为输入格式。我已经在下面测试过了，它可以正常工作

在映射函数中获取文件名和文件内容

   public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException 
    {
          String filename = new String();
          FileSplit filesplit = (FileSplit)context.getInputSplit();
          filename=filesplit.getPath().getName();

          context.write(new Text(filename), new Text(value));

    }

在reduce函数中，我们构建将成为文件内容的所有值的字符串

public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException 
    {
    StringBuilder builder= new StringBuilder();
        for (Text value : values) 
        {
            String str = value.toString();
            builder.append(str);            
        }
        String valueToWrite= builder.toString();
     context.write(key, new Text(valueToWrite));   
    }    
}

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当前输出是什么（输出文件的内容）？我猜没有，如作业计数器所示。Map output bytes=0，Map函数未作为输出发出，因此还原程序将无法处理任何内容。因此，先生，我应该如何修改其ISSR，isSplitable（）在何处使用？先生，您是否可以编写一个实例来使用它。。其中？？你可以忽略我关于issplitable（）的观点，因为它也不会有帮助，只需将上面的reducer和mapper与textinputformat一起使用，它就会工作。我已经编辑了答案。先生，我仍然得到相同的结果，，我已经修改了我的代码和输出。我已经修改了我上面发布的代码和它的输出。。按照您给定的代码。。

public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException 
    {
    StringBuilder builder= new StringBuilder();
        for (Text value : values) 
        {
            String str = value.toString();
            builder.append(str);            
        }
        String valueToWrite= builder.toString();
     context.write(key, new Text(valueToWrite));   
    }    
}

        job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(Text.class);

        job.setMapperClass(myMapper.class); 
        job.setReducerClass(myReducer.class);
        job.setNumReduceTasks(1);