Map/Reduce中的Combiner的使用

一、作用

1、combiner最基本是实现本地key的聚合，对map输出的key排序，value进行迭代。如下所示：

map: (K1, V1) → list(K2, V2)
combine: (K2, list(V2)) → list(K2, V2)
reduce: (K2, list(V2)) → list(K3, V3)

2、combiner还具有类似本地的reduce功能.

例如hadoop自带的wordcount的例子和找出value的最大值的程序，combiner和reduce完全一致。如下所示：
map: (K1, V1) → list(K2, V2)
combine: (K2, list(V2)) → list(K3, V3)
reduce: (K3, list(V3)) → list(K4, V4)

3、如果不用combiner，那么，所有的结果都是reduce完成，效率会相对低下。使用combiner，先完成的map会在本地聚合，提升速度。

4、对于hadoop自带的wordcount的例子，value就是一个叠加的数字，所以map一结束就可以进行reduce的value叠加，而不必要等到所有的map结束再去进行reduce的value叠加。

二、总结

1、combiner使用的合适，可以在满足业务的情况下提升job的速度，如果不合适，则将导致输出的结果不正确。