我有以下问题：我有很多键值对形式的数据。键是某个id，值是某段文本。我的目标是将这些对象分组到文本片段在某种程度上"相似"的集群中。因此，如果将我的文本片段作为键，将id作为值，这看起来就像是MapReduce的一项任务。但这样的键并不是传统的MapReduce使用方式，而且由于我并不真正了解MapReduce框架的内部实现，我不确定这种方式是否有效。因此，我的详细想法是：1.使用Java中的MapReduce（Hadoop、GridGain）2.为我的文本片段创建特殊类（比如TextKey）3.重写类的equals（），将文本比较逻辑打包在这里（比如levenstein距离比较，或者其他什么）4.重写compareTo（）以允许MapReduce按关键字排序（比如字典顺序）5.可能会覆盖hashCode（）6.将我的数据映射到键值对：keys->text片段，打包在TextKey类中，values->ids7.通过收集每个"相等"（实际上相似）密钥的ID来简单地减少
MapReduce能以这种方式工作吗？
在GridGain中，通过将文本键存储在分区数据网格中，可以轻松解决此问题。GridGain Data Grid会自动根据键在集群中对数据集进行分区，所以只要你有类似的文本片段正确地实现标准的java hashCode（）和equals（），你就可以了。
您还可以在GridGain中发送基于相关性的MapReduce任务，以确保您的作业最终与数据位于同一节点上，从而避免在需要对数据进行某些计算时出现冗余的数据移动。这可以通过执行GridProjection.affinityRun（…）方法来实现。
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映射阶段结束后，它的输出将使用Partitioner（默认情况下为HashPartitioner，但您可以提供自己的Paritionier）进行分区。您的TextKey应该实现一个LSH hashCode，这样类似的Text值可能会被分配到同一个分区。
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如果键是Strings/Text对象，默认排序器将工作，但我认为这不会影响您描述的场景的结果。
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问题出在Grouper，它将分区内的每个组传递给一个reduce调用。默认情况下，这个分组器遍历按该时刻排序的分区，并用相等的值组成组。在你的情况下，你应该确保分组不是通过相等，而是通过相似。因此，您的TextKey还应该实现
compareTo()方法，并且如果LSH hashCodes相同，请注意返回0。
总之，您可以使用默认的数据路径（即默认的Partitioner、Sorter、Grouper），但您的TextKey（应该实现WritableComparable）应该在hashCode()和compareTo()方法