Combiner合并

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的区别在于运行位置

Combiner是在每一个MapTask所在的节点运行

Reducer是接受全局所以Mapper的输出结果

Combiner 的意义就是对每一个的输出结果进行汇总

 Combiner 能够应用的前提是不会影响业务逻辑

如何自定义一个Combiner

public class WordCountCombiner extends Reducer {
 
    private IntWritable outV = new IntWritable();
 
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
 
        int sum = 0;
        for (IntWritable value : values) {
            sum += value.get();
        }
     
        outV.set(sum);
     
        context.write(key,outV);
    }
}

在Job中设置驱动

job.setCombinerClass(WordCountCombiner.class);

Combiner合并案例

 需求

统计过程中对每一个MapTask的输出进行局部汇总，以减小网络传输量即采用Combiner功能。 

数据输入

hello.txt

期望输出数据

  期望：Combine输入数据多，输出时经过合并，输出数据降低。

 添加一个

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import java.io.IOException;
 
public class WordCountCombiner extends Reducer {
 
private IntWritable outV = new IntWritable();
 
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
 
        int sum = 0;
        for (IntWritable value : values) {
            sum += value.get();
        }
 
        //封装outKV
        outV.set(sum);
 
        //写出outKV
        context.write(key,outV);
    }

在Driver类中指定Combiner

// 指定需要使用combiner，以及用哪个类作为combiner的逻辑
job.setCombinerClass(WordCountCombiner.class);

方案二：

因为Combiner 是reducer的子类

将WordCountReducer作为Combiner

// 指定需要使用Combiner，以及用哪个类作为Combiner的逻辑
job.setCombinerClass(WordCountReducer.class);