MapReduce的reduce函数里的key用的是同一个引用

最近写MapReduce程序，出现了这么一个问题，程序代码如下：

package demo;

import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;

import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

public class ReducerDemo extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>{

    private FileSystem fs = null;
    private FSDataOutputStream outs = null;
    public Map<Text, Integer> wordNumMap = new HashMap<Text, Integer>();
    

    
    @Override
    protected void setup(Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
        String logFile = context.getConfiguration().get(HdpDemo.LOG_FILE);
        fs = FileSystem.get(context.getConfiguration());
        if(null != logFile){
            int taskId = context.getTaskAttemptID().getTaskID().getId();
            logFile += ("_"+taskId);
            outs = fs.create(new Path(logFile));
        }
    }
    
/*    public void reduce(Text key, IntWritable value, Context context){
        
    }*/

    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> numberIter, Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
        Text word = key;
        Integer currNum = wordNumMap.get(word);
        if(null == currNum){
            currNum = 0;
        }
        for(IntWritable num:numberIter){
            currNum += num.get();
        }
        wordNumMap.put(word, currNum);

    }
    
    @Override
    protected void cleanup(Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
        for(Entry<Text, Integer> entry : wordNumMap.entrySet()){
            IntWritable num = new IntWritable(entry.getValue());
            context.write(entry.getKey(), num);
        }
        outs.close();
    }

    private void log(String content) throws IOException{
        if(null != outs){
            outs.write(content.getBytes());
        }
    }

}

这是个单词统计的reducer类，按理说打印出来的结果应该是如下结果：

world   2
ccc     2
of      1
best    1
the     1
is      1
bbb     2
james   2
ddd     2
hello   2
aaa     1

而实际上的打印结果却为：

world:2
world:2
world:1
world:1
world:1
world:1
world:2
world:2
world:2
world:2
world:1

原因分析如下：

Hadoop的MapReduce框架每次调用reducer的reduce函数，代码中的第39行，每次传入的key都是对同一个地址的引用，导致了插入wordNumMap中的那些key都被修改了。

而如果把第41行的

Text word = key;

改为

Text word = new Text();
word.set(key);

这样结果就正确了，也印证了我的猜测。