Hadoop Combiner使用方法详解
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Combiner函数是一个可选的中间函数，发生在Map阶段，Mapper执行完成后立即执行。使用Combiner有如下两个优势：
- Combiner可以用来减少发送到Reducer的数据量，从而提高网络效率。
- Combiner可以用于减少发送到Reducer的数据量，这将提高Reduce端的效率，因为每个reduce函数将处理相对较少记录，相比于未使用Combiner之前。
Combiner与Reducer结构相同，因为Combiner和Reducer都对Mapper的输出进行处理。这给了我们一个复用Reducer作为Combiner的好机会。但问题是，复用Reducer作为Combiner总是是一个好主意吗？
特点：
Combiners是MapReduce中的一个优化，允许在shuffle和排序阶段之前在本地进行聚合。Combiners的首要目标是通过最小化键值对的数量来节省尽可能多的带宽
Reducer作为Combiner的适用场景
假设我们正在编写一个MapReduce程序来计算股票数据集中每个股票代码的最大收盘价。Mapper将数据集中每个股票记录的股票代码作为key和收盘价作为value。Reducer然后将循环遍历股票代码对应的所有收盘价，并从收盘价列表中计算最高收盘价。假设Mapper 1 处理 股票代码为ABC 的3个记录，收盘价分别为50，60和111。让我们假设Mapper 2 处理股票代码为ABC的2个记录，收盘价分别为100和31。那么Reducer将收到股票代码ABC五个收盘价---50，60，111，100和31。Reducer的工作非常简单，它将简单地循环遍历所有收盘价，并将计算最高收盘价为111。
我们可以在每个Mapper之后使用相同的Reducer作为Combiner。Mapper 1 上的Combiner将处理3个收盘价格--50，60和111，并且仅输出111，因为它是3个收盘价的最大值。Mapper 2 上的Combiner将处理2个收盘价格--100和31，并且仅输出100，因为它是2个收盘价的最大值。现在使用Combiner之后，Reducer仅处理股票代码ABC的2个收盘价（原先需要处理5个收盘价），即来自Mapper 1 的111和来自Mapper 2 的100，并且将从这两个值中计算出最大收盘价格为111。
正如我们看到的，使用Combiner情况下Reducer输出与没有使用Combiner的输出结果是相同的，因此在这种情况下复用Reducer作为
Combiner是没有问题。
Reducer作为Combiner的不适用场景
假设我们正在编写一个MapReduce程序来计算股票数据集中每个股票代码的平均交易量（average volume for each symbol）。Mapper将数据集中每个股票记录的股票代码作为key和交易量（volume）作为value。Reducer然后将循环遍历股票代码对应的所有交易量，并从交易量列表中计算出平均交易量（average volume from the list of volumes for that symbol）。假设Mapper 1 处理 股票代码为ABC 的3个记录，收盘价分别为50，60和111。让我们假设Mapper 2 处理股票代码为ABC的2个记录，收盘价分别为100和31。那么Reducer将收到股票代码ABC五个收盘价---50，60，111，100和31。Reducer的工作非常简单，它将简单地循环遍历所有交易量，并将计算出平均交易量为70.4。
50 + 60 + 111 + 100 + 31 / 5 = 352 / 5 = 70.4
让我们看看如果我们在每个Mapper之后复用Reducer作为Combiner会发生什么。Mapper 1 上的Combiner将处理3个交易量--50，60和111，并计算出三个交易量的平均交易量为73.66。
Mapper 2 上的Combiner将处理2个交易量--100和31，并计算出两个交易量的平均交易量为65.5。那么在复用Reducer作为Combiner的情况下，Reducer仅处理股票代码ABC的2个平均交易量，来自Mapper1的73.66 和 来自Mapper2的65.5，并计算股票代码ABC最终的平均交易量为69.58。
这与我们不复用Reducer作为Combiner得出的结果不一样，因此复用Reducer作为Combiner得出平均交易量是不正确的。
所以我们可以看到Reducer不能总是被用于Combiner。所以，当你决定复用Reducer作为Combiner的时候，你需要问自己这样一个问题 - 使用Combiner与不使用Combiner的输出结果是否一样？
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