MapReduce中是否可以在同一个键下输出多个值？
Is it possible to output multiple values under the same key in MapReduce?
如果我是 运行 一份 MapReduce 工作，我可以拥有：
context.write(key, value1)
context.write(key, value2)
context.write(key, value3) ....
在我的 mapper 函数中？这会像 Java 中的 Map class 一样并覆盖先前存在的值吗？
是的，你可以做到。每次调用 context.write() 时，您都在有效地发出新的 key/value 对，因此每次调用都独立于最后一次调用，因此它与 Map.
并不能真正相提并论
是的，同一个键可以有多个值。
MapReduce中的map函数不像Java中的Map结构。但是，您可以将其视为一个 Multimap，或者像一个散列 table，如果这个类比对您来说更容易的话：
您可以将多个值放入同一个桶中。
请参阅以下 WordCount 程序中的示例*（请参阅第二个映射器，发出两次键 C）。这些键值对将在同一个桶中结束（减少任务）：
但是，我有一个问题：出于效率原因，当映射端连接适用时，您通常应该尽量避免这种减少端连接的情况，就像您的情况一样。例如，如果您可以在映射器中发出 (key, [value1,value2,value3,...])，这通常会更快，因为需要传输和连接的数据更少。由于您已经知道这三个值将最终出现在同一个 reducer 中，因此您可以像 reducer 一样处理它们，或者进行某种预处理以帮助 reducer 执行更少的计算（或者您可以使用组合器来这个目的）。在上图中，首先从映射器发出 (C,2) 会更快。
*reduce阶段在图中没有正确描述，但这与问题无关。
如果我是 运行 一份 MapReduce 工作，我可以拥有：
context.write(key, value1)
context.write(key, value2)
context.write(key, value3) ....
在我的 mapper 函数中？这会像 Java 中的 Map class 一样并覆盖先前存在的值吗？
是的，你可以做到。每次调用 context.write() 时，您都在有效地发出新的 key/value 对，因此每次调用都独立于最后一次调用，因此它与 Map.
是的，同一个键可以有多个值。 MapReduce中的map函数不像Java中的Map结构。但是，您可以将其视为一个 Multimap，或者像一个散列 table，如果这个类比对您来说更容易的话： 您可以将多个值放入同一个桶中。
请参阅以下 WordCount 程序中的示例*（请参阅第二个映射器，发出两次键 C）。这些键值对将在同一个桶中结束（减少任务）：
但是，我有一个问题：出于效率原因，当映射端连接适用时，您通常应该尽量避免这种减少端连接的情况，就像您的情况一样。例如，如果您可以在映射器中发出 (key, [value1,value2,value3,...])，这通常会更快，因为需要传输和连接的数据更少。由于您已经知道这三个值将最终出现在同一个 reducer 中，因此您可以像 reducer 一样处理它们，或者进行某种预处理以帮助 reducer 执行更少的计算（或者您可以使用组合器来这个目的）。在上图中，首先从映射器发出 (C,2) 会更快。
*reduce阶段在图中没有正确描述，但这与问题无关。