Неверный класс ключа: текст не является IntWritable

Это может показаться глупым вопросом, но я не вижу проблемы в моих типах в моем Код mapreduce для hadoop

Как указано в вопросе, проблема в том, что он ожидает IntWritable, но я передаю ему объект Text в файле collector.collect редуктора.

Моя конфигурация задания имеет следующие выходные классы преобразователя:

conf.setMapOutputKeyClass(IntWritable.class);
conf.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);

И следующие выходные классы редуктора:

conf.setOutputKeyClass(Text.class);
conf.setOutputValueClass(IntWritable.class);

Мой класс сопоставления имеет следующее определение:

public static class Reduce extends MapReduceBase implements Reducer<IntWritable, IntWritable, Text, IntWritable>

с требуемой функцией:

public void reduce(IntWritable key, Iterator<IntWritable> values, OutputCollector<Text,IntWritable> output, Reporter reporter) 

И затем он не работает, когда Я звоню:

output.collect(new Text(),new IntWritable());

Я новичок в отображении reduce, но все типы кажутся совпадающими, он компилируется, но затем терпит неудачу в этой строке, говоря, что ожидает IntWritable в качестве ключа для класса reduce. Если это важно, я использую версию Hadoop 0.21

Вот мой класс карты:

public static class Map extends MapReduceBase implements Mapper<LongWritable, Text, IntWritable, IntWritable> {
    private IntWritable node = new IntWritable();
    private IntWritable edge = new IntWritable();

    public void map(LongWritable key, Text value, OutputCollector<IntWritable, IntWritable> output, Reporter reporter) throws IOException {
        String line = value.toString();
        StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);

        while (tokenizer.hasMoreTokens()) {
            node.set(Integer.parseInt(tokenizer.nextToken()));
            edge.set(Integer.parseInt(tokenizer.nextToken()));
            if(node.get() < edge.get())
                output.collect(node, edge);
        }
    }
}

и мой класс сокращения:

public static class Reduce extends MapReduceBase implements Reducer<IntWritable, IntWritable, Text, IntWritable> {

    IntWritable $ = new IntWritable(Integer.MAX_VALUE);
    Text keyText = new Text();

    public void reduce(IntWritable key, Iterator<IntWritable> values, OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter) throws IOException {
        ArrayList<IntWritable> valueList = new ArrayList<IntWritable>();

        //outputs original edge pair as key and $ for value
        while (values.hasNext()) {
            IntWritable value = values.next();
            valueList.add(value);
            keyText.set(key.get() + ", " + value.get());
            output.collect(keyText, $);
        }

        //outputs all the 2 length pairs 
        for(int i = 0; i < valueList.size(); i++)
            for(int j = i+1; i < valueList.size(); j++)
                output.collect(new Text(valueList.get(i).get() + ", " + valueList.get(j).get()), key);
    }
}

и моя конфигурация задания:

JobConf conf = new JobConf(Triangles.class);
conf.setJobName("mapred1");

conf.setMapOutputKeyClass(IntWritable.class);
conf.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);

conf.setOutputKeyClass(Text.class);
conf.setOutputValueClass(IntWritable.class);

conf.setMapperClass(Map.class);
conf.setCombinerClass(Reduce.class);
conf.setReducerClass(Reduce.class);

conf.setInputFormat(TextInputFormat.class);
conf.setOutputFormat(TextOutputFormat.class);

FileInputFormat.setInputPaths(conf, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path("mapred1"));

JobClient.runJob(conf);