在做HDFS多文件Join时通过监控job成功启动并且mapper执行完毕，但reduce总是不能执行完成，进度卡在66.66%。mapper输出是想要的格式，而且小规模输入数据测试时整个job能成功完成。在查看未完成reduce的状态，发现key不变，“numOfValues”的值却一直在增大

如下格式错误：

key...:1294823 > reduce;

key...:2346134> reduce;

..........

可是reducer中没什么会导致死循环的地方

于是就觉得应该是碰到了死循环。网上查询了下说是DataJoinReducerBase里面的以下源代码引起的：

这块代码迭代arg1参数（集合类型的），但这个arg1的大小不能超过this.maxNumOfValuesPerGroup，否则就死循环。因为continue之前并没有从迭代器中取数据的操作，取数据的部分偏偏又执行不到。

其实解决起来也简单，因为

只要我们在初始化job时，设置datajoin.maxNumOfValuesPerGroup为一个很大的值就好了。具体大小是大于一个group key所对应value的最大个数。不确定到底有多大，干脆设置为Long.MAX_VALUE。

上面说的是Reduce死循环出现的原理；

下面是解决方法：

给Job设置mapred.textoutputformat.separator值；

即：

import  org.apache.hadoop.mapred.JobConf;

Configuration conf = getConf();
JobConf job = new JobConf(conf, DataJoin.class);

job.setLong("datajoin.maxNumOfValuesPerGroup", Long.MAX_VALUE);

通过以上设置，再次测试，顺利通过！