Combine过程的作用
在Reduce过程前进行数据预处理，提升Reduce过程的性能
它是本地化的过程，即跟Map Task运行在同一个机子上
一个典型的例子：
统计文件中单词出现次数：一个文件中有很多单词，需要统计每个单词的出现次数
Map Task的输入：
<LongWritable,Text>这里LongWritable是行序号，没有用，Text是一行数据，里面包含很多单词，我们需要将这些单词提取出来
Map Task的输出
<Text,IntWritable>这里Text是单词，IntWritable是1
这时候同一个Map Task的输出结果中有可能包含多条相同key（这里是单词）的记录，如果直接输出到Reduce Task，那么性能非常低，此时通过一个Combine过程，来将这些东西进行排序分组，就会大大提升效率
详细请《参考MapReduce的基础教程》
但是如果本地输出中不包含多条key相同的记录，那么此时通过Combine过程也没有意义
总结，Combine过程是一个中间优化的过程，能不能使用要看具体情况
《参考MapReduce的基础教程》：https://hadoop.apache.org/docs/r1.2.1/mapred_tutorial.pdf