MR中的combiner

最新推荐文章于 2023-09-08 19:05:40 发布
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分类专栏： hadoop 文章标签： 大数据 mapreduce hadoop
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Combiner是MapReduce框架中的一个重要组件，它在Map阶段执行本地聚合操作，减少数据传输到Reduce任务的量。适合用于求和、求最大值等场景，但不适合计算平均值。自定义Combiner需要继承Reducer类并重写reduce方法，然后在Job配置中指定Combiner类。通过使用Combiner，可以显著提高MapReduce作业的效率。

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combiner

理解

Combiner可以理解为在map端进行了一次reduce操作,将map端的输出数据作为combiner的输入数据,进行一次预聚合,减少了要发送到reduce端的数据.

图解:
在这里插入图片描述
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适用范围

适用于求和,求最大值得操作.
不适用求平均值得操作.

自定义combiner

创建MyCombiner类,继承Reducer类,重写reduce方法
最后在主程序中添加自定义得MyCombiner类

job.setCombinerClass(MyCombiner.class);
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问题提出：众所周知，Hadoop框架使用Mapper将数据处理成一个键值对，再网络节点间对其进行整理(shuffle)，然后使用Reducer处理数据并进行最终输出。 在上述过程中，我们看到至少两个性能瓶颈：（引用）如果我们有10亿个数据，Mapper会生成10亿个键值对在网络间进行传输，但如果我们只是对数据求最大值，那么很明显的Mapper只需要输出它所知道的最大值即可。这样做不仅可以减轻网络压
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