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小编给大家分享一下Hadoop中TeraSort修改后输出翻倍异常怎么办，希望大家阅读完这篇文章之后都有所收获，下面让我们一起去探讨吧！
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简而言之，就是在修改了ＴeraInputFormat.java之后，运行TeraSort所得到的输出数据不同程度的翻倍，刚开始并没有什么头绪，并且把采样的线程和Ｍap的读入＜key, value＞搞混了，逻辑不清晰，导致很多时间都在无关紧要的地方反复调试．
其实应该可以想到一种办法，就是在MapTask里设断点观察，但不知道是自己懒还是因为对隐藏在深处的ＭapTask有一种畏惧心里，起初我并没有仔细进去看，后来在ＭapTask里ＲecordReader部分的nextKeyValue()方法里设置变量计数并输出，来观察每次split所获取的记录条数，结果发现，我的每个split都完整的获取了整个（注意是整个输入文件）而不是一个split大小的记录，所以输出也随着翻倍了．
那么关键点找出来了，问题出在哪里呢？ＭapTask部分是Ｈadoop默认绑定的，TeraSort并没有重写，所以这部分不可能出错；TeraInputFormat的前半部分是取样部分，问题不可能出在这里；后半部分的RecordReader的initialize部分和修改前基本无变化，那错误的部分一定是在nextKeyValue()部分了，于是一行一行分析，最终锁定了这一句：
newSize = in.readLine(record);
很普通的读取一行记录，那有没有可能是readLine()这个方法对长度没有限定呢？虽然nextKeyValue()方法是split对象调用的，但会不会readLine()并不理会你每个split块的大小而是一股气往下读取直到读到文件末尾呢？
为了验证这个可能，我添加了全局变量:
long recordLen; //将下面这句加在nextKeyValue()中 recordLen += newSize;
来记录读取记录的总长度,，并设定当
if(recordLen ＞＝ split.getLength)｛ return false; }
修改后打jar包放到节点上运行，结果正确！！！
看完了这篇文章，相信你对“Hadoop中TeraSort修改后输出翻倍异常怎么办”有了一定的了解，如果想了解更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！