【Hadoop】7.MapReduce框架原理-Shuffle机制-7.3 Combiner合并

本文主要是介绍【Hadoop】7.MapReduce框架原理-Shuffle机制-7.3 Combiner合并，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

Combiner合并理论

1. Combiner是MR程序中Mapper和Reducer之外的一种组件。
2. Combiner组件的父类就是Reducer。
3. Combiner和Reducer的区别在于运行的位置
   Combiner是在每一个MapTask所在的节点运行；
   Reducer是接受全局所有Mapper的输出结果
4. Combiner的意义是对每一个Maptask的输出进行局部汇总，以减少网络传输量。
5. Combiner能够应用的前提是不能影响最终的业务逻辑，而且，Combiner的输出kv应该跟Reducer的输入kv类型要对应起来。

比如求平均值：

MapTask	ReduceTask
(5+3+7) / 3 = 5 和 (1+5) / 2 = 3	(5+3+7+1+5) / 5 = 4.2

显然这样的Combiner不可以
但是

MapTask	ReduceTask
(5+3+7) = 15 和 (1+5) = 6	(5+3+7+1+5) = 21

汇总就是可以的。

自定义Combiner实现步骤

1. 自定义一个Combiner继承Reducer，重写Reduce方法
2. 在Job驱动类中设置：
   job.setCombinerClass(XXXCombiner.class);

一般我们自定义的Combiner和Reduce的处理是一样的，所以一般我们就会设置reduce的实现类为Combiner
job.setCombinerClass(XXXReducer.class);

示例

在统计单词的案例中，我们就可以使用Combiner，直接设置为Reducer即可。

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