MapReduce - 组合器

MapReduce是一种用于处理大规模数据集的编程框架。组合器（Combiner）是MapReduce的一种优化机制，它可以在Map任务之后、Reduce任务之前帮助我们对Map输出的中间结果进行合并，以减少网络传输数据的大小和Reduce任务的执行时间。

组合器的作用

在MapReduce任务中，Mapper将输入数据划分为若干数据块后进行数据处理，生成中间结果。对于Reduce阶段来说，为了得到最终的结果，需要把Map输出的每一个key所对应的中间结果进行归约（Reduce），也就是对相同key的中间结果进行合并。这会导致大量的网络传输数据和在Reduce任务中进行大量的内存开销。为了解决这个问题，MapReduce引入了组合器（Combiner）。

组合器是在执行Reduce之前，在各个Mapper节点上对输出数据进行部分汇总的一种优化技术。我们可以在程序中对Map的输出结果进行合并，减少Map输出的数据量，反过来也能减少Reduce处理的时间。

组合器的作用在于在每一个Mapper节点上对输出结果进行局部汇总，相同Key的结果合并到一起。这个局部汇总操作可以在网络传输前减少每个词频的传输次数，也可以在Reduce节点之前减少网络传输数据的大小，显著提高应用程序的执行效率。

组合器一般用于计算密集型的应用程序，尤其是像WordCount这样的应用程序。组合器不是强制性的，但如果将组合器用于并行计算任务，可以显著加快任务的执行速度。

组合器的用法

在MapReduce程序中，使用组合器的过程如下：

1. 设计Reducer的输入输出键值对类型，实现Reducer接口方法，定义Reduce阶段的业务逻辑；
2. 实现组合器，设计一个类来实现Reducer接口方法，在Map端进行合并操作，进一步减小reduce()的处理量，提高任务的执行速度；
3. 在Job中启用组合器：job.setCombinerClass(Combiner.class)即可。

下面是一个实现组合器的示例程序：

public class WordCountCombiner extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    private IntWritable count = new IntWritable();

    @Override
    public void reduce(Text word, Iterable<IntWritable> values, Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
        int sum = 0;
        for (IntWritable val : values) {
            sum += val.get();
        }
        count.set(sum);
        context.write(word, count);
    }
}

该程序的作用是在Map阶段之后，在数据传输到Reduce节点之前，将相同key的中间结果进行合并操作。

在Job中启用组合器：

job.setCombinerClass(WordCountCombiner.class);

在运行时，组合器会在Map节点上聚合相同的Key，减少数据传输，加速数据处理过程。