hadoop中Combiner的作用是什么?

　　在Hadoop中，Combiner的作用是在Map阶段输出数据之后，但在数据传输到Reducer之前，对Map输出的数据进行一次局部聚合操作。Combiner可以大大减少Map阶段输出的数据量，从而减轻Reducer的负担，提高作业的整体性能。

　　Combiner通常用于对具有可结合性和可交换性的操作进行局部合并，比如求和、计数等。它们在Map任务的输出上运行，将相同键的值合并到一起，以减少数据传输。

　　下面是一个简单的示例，演示如何在Hadoop MapReduce作业中使用Combiner：

import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;
 
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
 
public class WordCount {
 
    public static class TokenizerMapper
           extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>{
 
        private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
        private Text word = new Text();
 
        public void map(LongWritable key, Text value, Context context
                        ) throws IOException, InterruptedException {
            StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
            while (itr.hasMoreTokens()) {
                word.set(itr.nextToken());
                context.write(word, one);
            }
        }
    }
 
    public static class IntSumReducer
           extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
        private IntWritable result = new IntWritable();
 
        public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
                           Context context
                           ) throws IOException, InterruptedException {
            int sum = 0;
            for (IntWritable val : values) {
                sum += val.get();
            }
            result.set(sum);
            context.write(key, result);
        }
    }
 
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
        job.setJarByClass(WordCount.class);
        job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
        job.setCombinerClass(IntSumReducer.class); // 设置Combiner
        job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

　　假设我们有一个文本文件，其中包含一系列单词，我们想要计算每个单词出现的次数。

　　在上面的示例中，我们定义了一个简单的WordCount作业。在main函数中，我们使用job.setCombinerClass(IntSumReducer.class)来指定使用IntSumReducer作为Combiner。

　　在IntSumReducer类中，reduce函数负责将相同键的值相加，这是一个可结合的操作。通过将IntSumReducer作为Combiner，可以在Map阶段对输出的键值对进行局部合并，减少数据传输量。