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在第四篇博文《初始MapReduce》中，我们认识了MapReduce的八大步凑，其中在Map阶段总共五个步凑，如下图所示：
其中，step1.5是一个可选步凑，它就是我们今天需要了解的 Map规约 阶段。现在，我们再来看看前一篇博文《计数器与自定义计数器》中的第一张关于计数器的图：
我们可以发现，其中有两个计数器：Combine output records和Combine input records，他们的计数都是0，这是因为我们在代码中没有进行Map阶段的规约操作。
众所周知，Hadoop框架使用Mapper将数据处理成一个个的<key,value>键值对，在网络节点间对其进行整理(shuffle)，然后使用Reducer处理数据并进行最终输出。
在上述过程中，我们看到至少两个性能瓶颈：
（1）如果我们有10亿个数据，Mapper会生成10亿个键值对在网络间进行传输，但如果我们只是对数据求最大值，那么很明显的Mapper只需要输出它所知道的最大值即可。这样做不仅可以减轻网络压力，同样也可以大幅度提高程序效率。
总结：网络带宽严重被占降低程序效率；
（2）假设使用美国专利数据集中的国家一项来阐述数据倾斜这个定义，这样的数据远远不是一致性的或者说平衡分布的，由于大多数专利的国家都属于美国，这样不仅Mapper中的键值对、中间阶段(shuffle)的键值对等，大多数的键值对最终会聚集于一个单一的Reducer之上，压倒这个Reducer，从而大大降低程序的性能。
总结：单一节点承载过重降低程序性能；
那么，有木有一种方案能够解决这两个问题呢？
在MapReduce编程模型中，在Mapper和Reducer之间有一个非常重要的组件，它解决了上述的性能瓶颈问题，它就是Combiner。
PS：
①与mapper和reducer不同的是，combiner没有默认的实现，需要显式的设置在conf中才有作用。
②并不是所有的job都适用combiner，只有操作满足结合律的才可设置combiner。combine操作类似于：opt(opt(1, 2, 3), opt(4, 5, 6))。如果opt为求和、求最大值的话，可以使用，但是如果是求中值的话，不适用。
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，其具体的作用如下所述。
（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还有本地reduce功能（其本质上就是一个reduce），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)
PS：现在想想，如果在wordcount中不用combiner，那么所有的结果都是reduce完成，效率会相对低下。使用combiner之后，先完成的map会在本地聚合，提升速度。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。
前面文章中的代码都忽略了一个可以优化MapReduce作业所使用带宽的步骤—Combiner，它在Mapper之后Reducer之前运行。Combiner是可选的，如果这个过程适合于你的作业，Combiner实例会在每一个运行map任务的节点上运行。Combiner会接收特定节点上的Mapper实例的输出作为输入，接着Combiner的输出会被发送到Reducer那里，而不是发送Mapper的输出。Combiner是一个“迷你reduce”过程，它只处理单台机器生成的数据。
在前面文章中的WordCount代码中加入以下一句简单的代码，即可加入Combiner方法：
// 设置Map规约Combiner job.setCombinerClass(MyReducer.class);
还是以下面的文件内容为例，看看这次计数器会发生怎样的改变？
（1）上传的测试文件的内容
hello edison
hello kevin
（2）调试后的计数器日志信息
可以看到，原本都为0的Combine input records和Combine output records发生了改变。我们可以清楚地看到map的输出和combine的输入统计是一致的，而combine的输出与reduce的输入统计是一样的。由此可以看出规约操作成功，而且执行在map的最后，reduce之前。
为了能够更加清晰的理解Combiner的工作原理，我们自定义一个Combiners类，不再使用MyReduce做为Combiners的类，具体的代码下面一一道来。
public static class MyMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable> { protected void map(LongWritable key, Text value, Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable>.Context context) throws java.io.IOException, InterruptedException { String line = value.toString(); String[] spilted = line.split(" "); for (String word : spilted) { context.write(new Text(word), new LongWritable(1L)); // 为了显示效果而输出Mapper的输出键值对信息 System.out.println("Mapper输出<" + word + "," + 1 + ">"); } }; }
public static class MyReducer extends Reducer<Text, LongWritable, Text, LongWritable> { protected void reduce(Text key, java.lang.Iterable<LongWritable> values, Reducer<Text, LongWritable, Text, LongWritable>.Context context) throws java.io.IOException, InterruptedException { // 显示次数表示redcue函数被调用了多少次，表示k2有多少个分组 System.out.println("Reducer输入分组<" + key.toString() + ",N(N>=1)>"); long count = 0L; for (LongWritable value : values) { count += value.get(); // 显示次数表示输入的k2,v2的键值对数量 System.out.println("Reducer输入键值对<" + key.toString() + "," + value.get() + ">"); } context.write(key, new LongWritable(count)); }; }
public static class MyCombiner extends Reducer<Text, LongWritable, Text, LongWritable> { protected void reduce( Text key, java.lang.Iterable<LongWritable> values, org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer<Text, LongWritable, Text, LongWritable>.Context context) throws java.io.IOException, InterruptedException { // 显示次数表示规约函数被调用了多少次，表示k2有多少个分组 System.out.println("Combiner输入分组<" + key.toString() + ",N(N>=1)>"); long count = 0L; for (LongWritable value : values) { count += value.get(); // 显示次数表示输入的k2,v2的键值对数量 System.out.println("Combiner输入键值对<" + key.toString() + "," + value.get() + ">"); } context.write(key, new LongWritable(count)); // 显示次数表示输出的k2,v2的键值对数量 System.out.println("Combiner输出键值对<" + key.toString() + "," + count + ">"); }; }
// 设置Map规约Combiner job.setCombinerClass(MyCombiner.class);
（1）Mapper
Mapper输出<hello,1> Mapper输出<edison,1> Mapper输出<hello,1> Mapper输出<kevin,1>
（2）Combiner
Combiner输入分组<edison,N(N>=1)> Combiner输入键值对<edison,1> Combiner输出键值对<edison,1> Combiner输入分组<hello,N(N>=1)> Combiner输入键值对<hello,1> Combiner输入键值对<hello,1> Combiner输出键值对<hello,2> Combiner输入分组<kevin,N(N>=1)> Combiner输入键值对<kevin,1> Combiner输出键值对<kevin,1>
这里可以看出，在Combiner中进行了一次本地的Reduce操作，从而简化了远程Reduce节点的归并压力。
（3）Reducer
Reducer输入分组<edison,N(N>=1)> Reducer输入键值对<edison,1> Reducer输入分组<hello,N(N>=1)> Reducer输入键值对<hello,2> Reducer输入分组<kevin,N(N>=1)> Reducer输入键值对<kevin,1>
这里可以看出，在对hello的归并上，只进行了一次操作就完成了。
那么，如果我们再来看看不添加Combiner时的控制台输出信息：
（1）Mapper
Mapper输出<hello,1> Mapper输出<edison,1> Mapper输出<hello,1> Mapper输出<kevin,1>
（2）Reducer
Reducer输入分组<edison,N(N>=1)> Reducer输入键值对<edison,1> Reducer输入分组<hello,N(N>=1)> Reducer输入键值对<hello,1> Reducer输入键值对<hello,1> Reducer输入分组<kevin,N(N>=1)> Reducer输入键值对<kevin,1>
可以看出，没有采用Combiner时hello都是由Reducer节点来进行统一的归并，也就是这里为何会有两次hello的输入键值对了。
总结：从控制台的输出信息我们可以发现，其实combine只是把两个相同的hello进行规约，由此输入给reduce的就变成了<hello,2>。在实际的Hadoop集群操作中，我们是由多台主机一起进行MapReduce的，如果加入规约操作，每一台主机会在reduce之前进行一次对本机数据的规约，然后在通过集群进行reduce操作，这样就会大大节省reduce的时间，从而加快MapReduce的处理速度。
（1）万川梅、谢正兰，《Hadoop应用开发实战详解（修订版）》：http://item.jd.com/11508248.html
（2）Suddenly，《Hadoop日记Day17-计数器、map规约与分区学习》：http://www.cnblogs.com/sunddenly/p/4009568.html
（3）guoery，《MapReduce中Combiner的使用及误区》：http://blog.csdn.net/guoery/article/details/8529004
（4）iPolaris，《Hadoop中Combiner的使用》：http://blog.csdn.net/ipolaris/article/details/8723782
Hadoop学习笔记—8.Combiner与自定义Combiner
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原文地址：http://www.cnblogs.com/edisonchou/p/4297786.html
