我想创建一个mapreduce程序，它的reduce接收按值排序的k-v对。我使用的是mrjob，它的sort\u values参数似乎非常适合这个任务。将此参数设置为true后，reducer输入没有排序，例如，我得到以下结果（考虑到a应该在x之前）：

"ES"    ["X", 3]
"ES"    ["A", "Spain"]

我使用的是python2.7.5、mrjob==0.6.1和hadoop。程序的本地执行给了我：

"ES"    ["A", "Spain"]
"ES"    ["X", 1]
"ES"    ["X", 2]

这是正确的。但是hadoop的执行提供了：

"ES"    ["X", 3]
"ES"    ["A", "Spain"]

我的代码是：

import sys, os, re
from mrjob.job import MRJob
from mrjob.step import MRStep 

class MRJoin(MRJob):

    SORT_VALUES = True

    def mapper(self, _, line):
        splits = line.rstrip("\n").split(",")
        if len(splits) == 2: # countries
            symbol = 'A' # countries before clients
            country2digit = splits[1]
            yield country2digit, (symbol, splits[0])
        else: #  clients
            symbol = 'X'
            country2digit = splits[2]
            if splits[1]=='bueno':
                yield country2digit,(symbol, 1)

    def combiner(self,key, values):
        bueno=0
        for value in values:
            if value[0] == 'A':
                yield key, ('A', value[1])
            else:
                bueno=bueno + 1

        if bueno > 0:
            yield key, ('X', bueno)

    def reducerSimple(self, key, values):
        for value in values:
            yield key,value

    def steps(self): 
        return [ 
            MRStep(mapper=self.mapper 
                   ,combiner=self.combiner
                   ,reducer=self.reducerSimple) 
        ] 

if __name__ == '__main__':
    MRJoin.run()

我像这样运行上面的代码：
python mrjob-p2.py/media/notebooks/clients.csv/media/notebooks/countries.csv-r hadoop
它给出：

"ES"    ["X", 3]
"ES"    ["A", "Spain"]
...
"GN"    ["A", "Guinea"]
"GN"    ["X", 1]
...

es键（和其他少数键）的值不会被排序，但对于其他键，它们会被排序。
我期望（如果对值进行了排序，那么a应该在x之前）：

"ES"    ["A", "Spain"]
"ES"    ["X", 3]

如果我在本地运行：
python mrjob-p2.py/media/notebooks/clients.csv/media/notebooks/countries.csv-r local
然后我得到：

"ES"    ["A", "Spain"]
"ES"    ["X", 1]
"ES"    ["X", 2]
...
"GN"    ["A", "Guinea"]
"GN"    ["X", 1]
...

这是正确的。
有人知道如何把这些值排序吗？
谢谢：）