是的，在您的案例中，您可以使用arraywritable作为reducer值类将值编写为固定大小的块。
你能做的是，
在reducer类中维护一个大小固定为3的示例数组列表变量。
在reduce（）中，遍历给定键的值列表，并将其添加到数组列表中。
如果数组列表的大小达到3，则只需将其转换为
arraywritable示例，并将其传递给write（）键，然后重置数组列表。
在作业中将outformat值类声明为arraywritable
配置。

我认为，这很简单：
在减速机中，每次只需将3个值放入for循环。
用您选择的分隔符连接这三个并写入上下文
context.write（键、值）
请注意，您可以根据需要多次写入上下文，即对于3个输出的每个块，只需写入上下文，然后取下一组3个值。
如果你觉得有什么困难，请告诉我。
一个更复杂的解决方案是使用多输出。你甚至可以用这个写不同的文件。
使用hadoop1.0.2就是一个很好的例子
下面是来自javadocs的示例：

Usage in Reducer:

 <K, V> String generateFileName(K k, V v) {
   return k.toString() + "_" + v.toString();
 }

 public class MOReduce extends
   Reducer<WritableComparable, Writable,WritableComparable, Writable> {
 private MultipleOutputs mos;
 public void setup(Context context) {
 ...
 mos = new MultipleOutputs(context);
 }

 public void reduce(WritableComparable key, Iterator<Writable> values,
 Context context)
 throws IOException {
 ...
 mos.write("text", , key, new Text("Hello"));
 mos.write("seq", LongWritable(1), new Text("Bye"), "seq_a");
 mos.write("seq", LongWritable(2), key, new Text("Chau"), "seq_b");
 mos.write(key, new Text("value"), generateFileName(key, new Text("value")));
 ...
 }

 public void cleanup(Context) throws IOException {
 mos.close();
 ...
 }

 }