reducer outputcollector中操作1/double（一个分区一个双精度）中的java hadoop作业异常行为

在Hadoop MapReduce作业中，使用Java编写 我发现，在削减阶段，该司不稳定。在特定的1/X和X双精度中：

double sum = 0;
 while (values.hasNext())
 {
    sum += values.next().get();
 }
 if (sum != 0) {
    output.collect(key, new DoubleWritable(1/sum));
 } else {
   output.collect(key, new DoubleWritable(1));
 }

值是一个迭代器

当总和不同于零时，有时写1/总和，有时写总和。 这让我发疯。 非常感谢

[已解决] 我还有一个问题，映射器和还原器接口（键值）不同。（文本，可写）第一个（文本，可双写）第二个。 我在“main”中配置了这个东西。错误还在继续，因为我把这一行写错了：

conf.setCombinerClass(Reduce.class);

它需要mapper和reducer中相同的接口（k，v），这不是我的情况； 一切正常。

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多亏了Arnon Rotem Gal Oz，我没有名声支持他

你的问题是，在计算和时，浮点值的加法是不可交换的（其原因是double的精度有限）。简单地说：总和受元素添加顺序的影响

下面的代码很好地演示了这一点：

public class DoubleSumDemo {

    public static void main(String[] argv) {
        final ArrayList<Double> list = new ArrayList<Double>();
        // fill list with random values
        for (int i=0; i<1000000; ++i)
            list.add(Math.random());
        // sum the list, print the sum and then reorder the list elements
        while (true) {
            double sum = 0D;
            for (double element : list) 
                sum += element;
            System.out.println("sum is: " + sum);
            Collections.shuffle(list);
        }
    }

}

public类DoubleSumDemo{
公共静态void main（字符串[]argv）{
最终ArrayList=新ArrayList（）；
//用随机值填充列表
对于（int i=0；iSo），您以前从未使用过浮点？问题是什么？不，在hadoop MapReduce job和java中。我的问题是“为什么？”错误在哪里。提示：当添加两个以上的元素时，浮点加法不是可交换的。