对于Hadoop中的单词计数示例，在map函数中，它将单词和一个作为中间结果写入文件，并使用reduce进行求和。为什么不在mapper函数中使用一个hashmap，key是word，value是count，如果一个word在1个file spit中出现不止一次，这个word的值会被加上。在映射器函数的最后，写出结果。
这样比原来的设计(不使用combiner)效率更高，虽然使用了combiner，效率应该是相等的。
有什么建议吗？
最佳答案
是的，你也可以使用 hashmap。但在设计解决方案时，您需要考虑最坏的情况。
通常， block 的大小为 128 MB，并考虑有小词(就词长而言)没有或很少重复。在这种情况下，您将有很多词，因此没有。 HashMap 中的条目将增加，消耗更多的内存。您需要考虑到可能有许多不同的作业在同一个数据节点上运行，因此这个 HashMap 消耗更多的 RAM 最终也会减慢其他作业的速度。此外，当 HashMap 的大小增加时，它必须执行 Rehashing，这会为您的作业执行增加更多时间。
关于java - Hadoop 字数统计，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/39881764/