Java hadoop mapreduce:where'；当我指定多个减速机时，最终的hdfs结果文件是什么？

我有一个wordCount.java程序，并对其进行了修改，以支持多个映射器和还原器，如下所示：

public class WordCount extends Configured implements Tool {
    public int run(String[] args) throws Exception {
        JobConf conf = new JobConf(getConf(), w1_args.class);
        for (int i = 0; i < args.length; ++i) {
            if ("-m".equals(args[i])) {
                conf.setNumMapTasks(Integer.parseInt(args[++i]));
            } else if ("-r".equals(args[i])) {
                conf.setNumReduceTasks(Integer.parseInt(args[++i]));
            } else {
                //
            }
            ...

它运行良好，当我检查输出目录时：

$ hdfs dfs -ls output-18
Found 16 items
output-18/_SUCCESS
output-18/part-00000
output-18/part-00001
output-18/part-00002
output-18/part-00003
output-18/part-00004
output-18/part-00005
output-18/part-00006
output-18/part-00007
output-18/part-00008
output-18/part-00009
output-18/part-00010
output-18/part-00011
output-18/part-00012
output-18/part-00013
output-18/part-00014

好的，正如我所预料的，15个减速机应该生产15个零件xxxx。但是合并所有这些结果的最终结果是什么（15个分割文件到1个文件）？我在hdfs目录中没有看到它。

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我应该得到我的文件字数文件，而不是15个文件，对吗？

MapReduce不会将reducer的输出文件合并到单个文件中。我们可以使用以下命令将文件合并到本地计算机或运行另一个mapreduce作业进行合并

hadoop fs-getmerge/hdfs/output/dir//single/output/file.txt

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MapReduce不会将reducer的输出文件合并到单个文件中。我们可以使用以下命令将文件合并到本地计算机或运行另一个mapreduce作业进行合并

hadoop fs-getmerge/hdfs/output/dir//single/output/file.txt

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如果要合并到一个文件，则需要强制使用单个缩减器如果要合并到一个文件，则需要强制使用单个缩减器

$ hdfs dfs -ls output-18
Found 16 items
output-18/_SUCCESS
output-18/part-00000
output-18/part-00001
output-18/part-00002
output-18/part-00003
output-18/part-00004
output-18/part-00005
output-18/part-00006
output-18/part-00007
output-18/part-00008
output-18/part-00009
output-18/part-00010
output-18/part-00011
output-18/part-00012
output-18/part-00013
output-18/part-00014