Hadoop中使用Combiner有什么好处

这篇文章主要介绍了Hadoop中使用Combiner有什么好处，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。

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使用Combiner好处：

减少Mapper任务输出数据量，减少网络传输时间，减少整体Job运行时间。

Combiner仅作用于单个Mapper任务，每个Map任务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的递归，Combiner具有类似本地的Reduce功能。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的输出时Reduce的输入，Combiner决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类型完成一致，且不影响最终结果的场景。比如累加，最大值等。

为什么使用Combiner：

集群上的可用宽带限制了MapReduce作业的数量，因此最重要的一点是尽量避免Map任务和Reduce任务之间的数据传输。

Hadoop允许用户针对Map任务的输出指定一个合并函数(Combiner)——————合并函数的输出作为Reduce函数的输入。

由于合并函数是一个优化方案，所以Hadoop无法确定针对Map任务输出中任一条记录需要调用多少次合并函数。换而言之，不管调用合并函数多少次，Reduce的输出结构都是一致的。

例子：
package combiner;

import java.io.IOException;
import java.net.URI;
import java.net.URISyntaxException;

import mapreduce.MyMapper;
import mapreduce.MyReducer;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.partition.HashPartitioner;

/**
 * 计算单词
 * @author Xr
 *
 */
public class WordCountApp {
    private static final String INPUT_PATH = "hdfs://hadoop:9000/hello";
    private static final String OUTPUT_PATH = "hdfs://hadoop:9000/hello1";
    public static void main(String[] args)throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        //判处是否存在输入目录
        existsFile(conf);
        Job job = new Job(conf,WordCountApp.class.getName());
        
        //1.1    从哪里读取数据
        FileInputFormat.setInputPaths(job, INPUT_PATH);
        //把输入文本中的每一行解析成一个个键值对
        job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
        
        //1.2    设置自定义map函数
        job.setMapperClass(MyMapper.class);
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(LongWritable.class);
        
        //1.3    分区
        job.setPartitionerClass(HashPartitioner.class);
        job.setNumReduceTasks(1);
        
        //1.4    TODO    排序分组
        //1.5    规约
        job.setCombinerClass(MyReducer.class);
        
        //2.1    是框架做的，不需要程序员手工干预。
        //2.2    自定义reducer函数
        job.setReducerClass(MyReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(LongWritable.class);
        
        //2.3    写入到HDFS中
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(OUTPUT_PATH));
        //格式化类
        job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
        
        //提交给JobTracker去执行
        job.waitForCompletion(true);
    }
    private static void existsFile(Configuration conf) throws IOException,
            URISyntaxException {
        FileSystem fs = FileSystem.get(new URI(INPUT_PATH), conf);
        if(fs.exists(new Path(OUTPUT_PATH))){
            fs.delete(new Path(OUTPUT_PATH), true);
        }
    }
}

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