MapReduce 合并器

在 MapReduce 编程模型中，合并器（Combiner）是一个可选的操作，可以在 Map 阶段后，Reduce 阶段前执行，将 Map 输出的数据进行合并，减少数据传输量和存储开销，提高程序的性能。

作用

MapReduce 合并器主要的作用是在 Map 阶段后，在将输出数据传输到 Reduce 阶段前，对 Map 输出的数据进行局部合并，减少 Map 输出数据的数量和大小，以及 Reduce 执行时所需的传输和存储开销。通过减小数据规模和传输数据大小，可以提高整个 MapReduce 程序的性能。

代码示例

下面是一个使用合并器的 MapReduce 程序示例：

Map 阶段

public class WordCountMapper 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 {
        String line = value.toString();
        StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
        while (tokenizer.hasMoreTokens()) {
            word.set(tokenizer.nextToken());
            context.write(word, one);
        }
    }
}

Reduce 阶段

public class WordCountReducer 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 value : values) {
            sum += value.get();
        }
        result.set(sum);
        context.write(key, result);
    }
}

使用合并器

public class WordCountWithCombiner extends Configured implements Tool {
    public int run(String[] args) throws Exception {
        Job job = new Job(getConf(), "wordcount");

        // ...

        job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
        job.setCombinerClass(WordCountReducer.class);
        job.setReducerClass(WordCountReducer.class);

        // ...

        return job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1;
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        int exitCode = ToolRunner.run(new WordCountWithCombiner(), args);
        System.exit(exitCode);
    }
}

在上面的示例程序中，使用了 job.setCombinerClass(WordCountReducer.class) 方法将 Reduce 类作为合并器，并将其作为 MapReduce 程序的一部分执行。这样，在 Map 输出数据传输到 Reduce 阶段前，就会将 Map 输出的结果进行局部合并，减小数据规模和传输数据大小，提高整个 MapReduce 程序的性能。

总结

MapReduce 合并器是一个重要且可选的操作，可以在 Map 阶段后，Reduce 阶段前对 Map 输出的结果进行局部合并，从而减小数据规模和传输数据大小，提高整个 MapReduce 程序的性能。程序员可以根据具体的业务需求，选择是否使用合并器来优化 MapReduce 程序的性能。