combiner函数的使用注意事项和代码演示

缺乏、安全感 2022-06-01 05:08 209阅读 0赞

**1.Combiner功能是：合并汇总(shuffle中的组件)**

1）combiner是MR程序中Mapper和Reducer之外的一种组件。

2）combiner组件的父类就是Reducer，也就是说combiner是继承之reducer的，相当于reducer

3）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，然后Reducer是接收全局所有Mapper的输出结果，也就是说 combiner函数的输出作为reducer的输入。

4）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， 属于优化方案。

**2.注意Combiner的使用要非常谨慎：**  
      因为combiner在mapreduce过程中可能调用也肯能不调用，可能调一次也可能调多次，无法确定和控制  
      所以,combiner使用的原则是：有或没有都不能影响业务逻辑，使不使用combiner都不能影响最终reducer的结果。而且， combiner的输出kv应该跟reducer的输入kv类型要对应起来。因为有时使用combiner不当的话会对统计结果造成错误的结局，还不如不用。比如对所有数求平均数：  
    Mapper端使用combiner  
         3 5 7 ->(3+5+7)/3=5  
         2 6 ->(2+6)/2=4  
    Reducer  
          (5+4)/2=9/2  不等于(3+5+7+2+6)/5=23/5  
**3.combiner既然可以汇总，能不能用combiner取代reduce函数？（面试题）**

虽然combiner可以帮我们减少mapper和reducer之间的数据传输量，对mapper到reducer的数据进行局部汇总，减轻reducer的工作量和减少网络IO，**但是我们仍然需要用reduce函数来处理不同map输出的具有相同键的记录。**

**4. 使用自定义Combiner实现步骤**

（ 1 ）自定义一个 combiner 继承 Reducer ，重写 reduce 方法，**以经典的wordcount为例**

**public class WordcountCombiner extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>\{  
       @Override  
       protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values， Context context) throws IOException, InterruptedException \{  
              int count = 0;  
              for(IntWritable v :values)\{**   **//对同一个map输出的k,v对进行按k进行一次汇总。不同map的k,v汇总必须要用reduce方法**  
**                     count += v.get();  
              \}  
              context.write(key, new IntWritable(count));  
       \}  
\}**

**（2）在job中设置： ** **job.setCombinerClass(WordcountCombiner.class);**

**方案二：前提是combiner和reduce方法功能一样，可以不用定义combiner,直接使用reduce当combiner.**  
        将WordcountReducer作为combiner在WordcountDriver驱动类中指定  
        ** job.setCombinerClass(WordcountReducer.class);**