大数据技术应用（国家） 知识点4：combiner详解 combiner详解.docx

PAGE3 / NUMPAGES3 文档数据库MongoDB查询 Combiner详解 摘 要：了解Combiner；了解Combiner限制；了解Combiner的操作及输出结果 ；了解Combiner与Reduce区别； 关键词：Combiner； 1. Combiner简介 Combiner是一个本地化的reduce操作，它是map运算的后续操作，主要是在map计算出中间文件前做一个简单的合并重复key值的操作。 （1）网络带宽严重被占降低程序效率；（提前在map上执行分组，减少传输给reduce的数据量） （2）单一节点承载过重降低程序性能；（全在ruduce上运行，导致负载过重） 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。例如：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。 Combiner设置map规约Combiner，job.setCombinerClass(MyReduc，er.class);执行后看到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。 Combiner的限制：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。（因为任务分片后，每个map保存有一定数据，如果要提前在map上操作，那么map数据间不能有依赖关系）。 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。 2. Combiner操作 自定义的Combiner其实就是跟Reducer一样的代码，如下所示： package com.thp.bigdata.wcdemo; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; /** * 自定义的Combiner * @author tommy**/ public class MyCombiner extends ReducerText, IntWritable, Text, IntWritable{ @Override protected void reduce(Text key, IterableIntWritable values,Context context) throws IOException, InterruptedException { System.out.println(Combiner输入分组 + key.toString() + ,N(N=1)); int count = 0; for(IntWritable value : values) { count += value.get(); // 这个count 最后就是某一个单词的汇总的值 // 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 IntWritable(count)); System.out.println(Combiner输出键值对 + key.toString() + , + count+ ); } } 还需要将这个自定义的Combiner添加进去，如下所示： // 设置Map规约Combiner job.setCombinerC