mapreduce中reduce没有执行

hadoop执行mapreduce过程reduce不执行原因

1.如果你的map过程中没有context.write()是不执行reduce过程的；
2.如果你的map过程中context.write()的map后的的部分数据出现问题，
不符合reduce接受的数据也会不执行reduce
比如说你的日志文件中有一个空行是不符合reduce的接受数据reduce不执行；

原：（会读到空行，不符合reduce的接受数据，reduce不执行）

public static class Map extends Mapper<Object,Text,Text,IntWritable>{    //将输入输出作为string类型，对应Text类型
            private static Text newKey=new Text();    //每一行作为一个数据
            public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException{
                String line=value.toString();//转为字符串类型
                System.out.println(line);
                    String arr[]=line.split(" ");//splite是按照输入的值拆分成数组
                    newKey.set(arr[0]);
                    int click=Integer.parseInt(arr[1]);
                    context.write(newKey,new IntWritable(click));
                    System.out.println(newKey+"  "+new IntWritable(click));
             }
         }   

加判断语句：

public static class Map extends Mapper<Object,Text,Text,IntWritable>{    //将输入输出作为string类型，对应Text类型
            private static Text newKey=new Text();    //每一行作为一个数据
            public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException{
                String line=value.toString();//转为字符串类型
                System.out.println(line);
                if(!("".equals(line)))//增加控制语句，使得line为”“时能够停止。否则不符合reduce接受的数据不会执行reduce
                {
                    String arr[]=line.split(" ");//splite是按照输入的值拆分成数组
                    newKey.set(arr[0]);
                    int click=Integer.parseInt(arr[1]);
                    context.write(newKey,new IntWritable(click));
                    System.out.println(newKey+"  "+new IntWritable(click));
                }
             }
         }