为什么我在运行这个例子的时候，输出文件夹里没有任何输出文件呢？

运行程序后sort_out总是为空，恳请赐教！
1 秒前

谢谢楼主分享

    第47行转换数据类型有问题        data.set(Integer.parseInt(line));
一直报错，也不知道怎么改

java.lang.Exception: java.lang.NumberFormatException: For input string: ""
        at org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job.runTasks(LocalJobRunner.java:462)
        at org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job.run(LocalJobRunner.java:522)
Caused by: java.lang.NumberFormatException: For input string: ""
        at java.lang.NumberFormatException.forInputString(NumberFormatException.java:65)
        at java.lang.Integer.parseInt(Integer.java:592)
        at java.lang.Integer.parseInt(Integer.java:615)
        at com.test.sort$Map.map(sort.java:45)
        at com.test.sort$Map.map(sort.java:1)
        at org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper.run(Mapper.java:145)
        at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.runNewMapper(MapTask.java:784)
        at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.run(MapTask.java:341)
        at


org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job$MapTaskRunnable.run(LocalJobRunner.java:243)
        at java.util.concurrent.Executors$RunnableAdapter.call(Executors.java:511)
        at java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:266)
        at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1142)
        at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:617)
        at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)

补充内容 (2016-9-13 10:24):
已经解决，因为出现了"".equal(line)的错误，也就是测试数据每两行数据之间不能有空行，删掉空行就运行正确了。

按照例子我的结果有点不对
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8楼说得很有道理，楼主的例子太过单调

   //实现reduce函数

        public void reduce(IntWritable key,Iterable<IntWritable> values,Context context)

                throws IOException,InterruptedException{

            for(IntWritable val:values){

                context.write(linenum, key);

                linenum = new IntWritable(linenum.get()+1);

            }

        }
看楼主写的意思是，就是进reduce的时候就数据已经按key 排好顺序了是么？？

不错，mark

学习了，楼主的应该不知真正疑义的全排序。
全排序算是分布式中最难的算法，需要考虑多文件、以及文件是否被分割两个因素。
8楼说的有道理，不过设计模式中的全排序实现思路是 两次JOB，第一次做分区，第二次做排序，也用到了setPartitionerClass，reduce只负责输出。