第2节 mapreduce深入学习：7、MapReduce的规约过程combiner

每一个 map 都可能会产生大量的本地输出，Combiner 的作用就是对 map 端的输出先做一次合并，以减少在 map 和 reduce 节点之间的数据传输量，以提高网络IO 性能，是 MapReduce 的一种优化手段之一。

   combiner 是 MR 程序中 Mapper 和 Reducer 之外的一种组件

   combiner 组件的父类就是 Reducer

   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 是接收全局所有 Mapper 的输出结果；

   combiner 的意义就是对每一个 maptask 的输出进行局部汇总，以减小网络传输量

   具体实现步骤：

1、自定义一个 combiner 继承 Reducer，重写 reduce 方法

2、在 job 中设置：  job.setCombinerClass(CustomCombiner.class)

 

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。

 

代码：

SortMain： 添加如下代码

//设置第五步：规约 job.setCombinerClass(SortCombiner.class);

SortCombiner：

package cn.itcast.demo2.sort; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; import java.io.IOException; /**  * 注意自定义combiner的话，输入类型和输出类型，都是key2  value2  * 作用：减少输出到reduce的key2的个数  */ public class SortCombiner extends Reducer
    
      {
      @Override     protected void reduce(PairSort key, Iterable
     
       values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
          //这里面写规约的逻辑         for (Text value:values){
              context.write(key,value);         }     } }