Combiners的作用:

每一个map可能会产生大量的输出,combiner的作用就是在map端对输出先做一次合并,以减少传输到reducer的数据量。

combiner最基本是实现本地key的归并,combiner具有类似本地的reduce功能。如下例子:

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。

注意:Combiner的输出是Reducer的输入,Combiner绝不能改变最终的计算结果。所以从我的想法来看,Combiner只应该用于那种Reduce的输入key/value与输出key/value类型完全一致,且不影响最终结果的场景。比如累加,最大值等。

Partitioner编程:

自定义Partitioner,主要是想Reduce的结果能过根据key再次分类输出到不同文件夹中,结果能够直观,同时做到对数据结果的简单统计分析;

如下:

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