Reducer多次接收相同的值而不是预期的输入

在我的本地hadoop环境中编写map-reduce作业时，我遇到了Reducer没有收到我期望的值的问题 . 我将问题抽象为以下内容：

我用10行创建一个任意输入文件，让map方法执行10次 . 在映射器中，我创建一个调用计数，并将此计数值作为值写入输出，如果值为偶数，则为0作为键，如果值为奇数，则为1作为键，即以下（键，值）对：

（1,1），（0,2），（1,3），（0,4），（1,5）等

我希望收到两次对Reducer的调用

• 0> [2,4,6,8,10]

• 1> [1,3,5,7,9]

但我接到两个电话

• 0> [2,2,2,2,2]

• 1> [1,1,1,1,1]

代替 . 我似乎收到了映射器中写入的第一个带有键的多重性的值（如果我反转计数器，我会得到值10和9而不是2和1） . 根据我的理解，这不是预期的行为（？），但我无法弄清楚我做错了什么 .

我使用以下Mapper和reducer：

public class TestMapper extends Mapper<LongWritable, Text, IntWritable, IntWritable> {
    int count = 0;

    @Override
    protected void map(LongWritable keyUnused, Text valueUnused, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        count += 1;
        context.write(new IntWritable(count % 2), new IntWritable(count));

        System.err.println((count % 2) + "|" + count);
    }
}

public class TestReducer extends Reducer<IntWritable, IntWritable, IntWritable, IntWritable>{
    @Override
    protected void reduce(IntWritable key, Iterable<IntWritable> valueItr, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        List<IntWritable> values = Lists.newArrayList(valueItr);

        System.err.println(key + "|" + values);
    }
}

我使用本地测试运行器运行hadoop作业，如“Hadoop：The Definitive Guide”（O'Reilly）一书中所述：

public class TestDriver extends Configured implements Tool {
    @Override
    public int run(String[] args) throws Exception {
        if (args.length != 2) {
            System.err.printf("Usage: %s [generic options] <input> <output>\n",
                    getClass().getSimpleName());
            ToolRunner.printGenericCommandUsage(System.err);
            return -1;
        }

        Job jobConf = Job.getInstance(getConf());
        jobConf.setJarByClass(getClass());
        jobConf.setJobName("TestJob");  

        jobConf.setMapperClass(TestMapper.class);
        jobConf.setReducerClass(TestReducer.class);

        FileInputFormat.addInputPath(jobConf, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(jobConf, new Path(args[1]));

        jobConf.setOutputKeyClass(IntWritable.class);
        jobConf.setOutputValueClass(IntWritable.class);

        return jobConf.waitForCompletion(true) ? 0 : 1;
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        System.exit(ToolRunner.run(new TestDriver(), args));
}

打包在jar中并使用'hadoop jar test.jar infile.txt / tmp / testout'运行 .