Hadoop Reducer总是能复用为Combiner？

Combiner函数是一个可选的中间函数，发生在Map阶段，Mapper执行完成后立即执行。使用Combiner有如下两个优势：

• Combiner可以用来减少发送到Reducer的数据量，从而提高网络效率。
• Combiner可以用于减少发送到Reducer的数据量，这将提高Reduce端的效率，因为每个reduce函数将处理相比于未使用Combiner之前更少的记录。

Combiner与Reducer结构相同，因为Combiner和Reducer都对Mapper的输出进行处理。这给了我们一个复用Reducer作为Combiner的好机会。但问题是，复用Reducer作为Combiner总是可行的吗？

1. Reducer作为Combiner的适用场景

假设我们正在编写一个MapReduce程序来计算股票数据集中每个股票代码的最大收盘价。Mapper将数据集中每个股票记录的股票代码作为key和收盘价作为value。Reducer然后将循环遍历股票代码对应的所有收盘价，并从收盘价列表中计算最高收盘价。假设Mapper 1处理股票代码为ABC的3个记录，收盘价分别为50，60和111。让我们假设Mapper 2处理股票代码为ABC的2个记录，收盘价分别为100和31。那么Reducer将收到股票代码ABC五个收盘价—50，60，111，100和31。Reducer的工作非常简单，它将简单地循环遍历所有收盘价，并将计算最高收盘价为111。

我们可以在每个Mapper之后使用相同的Reducer作为Combiner。Mapper 1上的Combiner将处理3个收盘价格–50，60和111，并且仅输出111，因为它是3个收盘价的最大值。Mapper 2上的Combiner将处理2个收盘价格–100和31，并且仅输出100，因为它是2个收盘价的最大值。现在使用Combiner之后，Reducer仅处理股票代码ABC的2个收盘价(原先需要处理5个收盘价)，即来自Mapper 1的111和来自Mapper 2的100，并且将从这两个值中计算出最大收盘价格为111。

正如我们看到的，使用Combiner情况下Reducer输出与没有使用Combiner的输出结果是相同的，因此在这种情况下复用Reducer作为Combiner是没有问题。

2. Reducer作为Combiner的不适用场景

假设我们正在编写一个MapReduce程序来计算股票数据集中每个股票代码的平均交易量（average volume for each symbol）。Mapper将数据集中每个股票记录的股票代码作为key和交易量（volume）作为value。Reducer然后将循环遍历股票代码对应的所有交易量，并从交易量列表中计算出平均交易量（average volume from the list of volumes for that symbol）。假设Mapper 1处理股票代码为ABC的3个记录，收盘价分别为50，60和111。让我们假设Mapper 2处理股票代码为ABC的2个记录，收盘价分别为100和31。那么Reducer将收到股票代码ABC五个收盘价—50，60，111，100和31。Reducer的工作非常简单，它将简单地循环遍历所有交易量，并将计算出平均交易量为70.4。permalink: hadoop-setup-and-start

50 + 60 + 111 + 100 + 31 /  5 = 352 / 5 = 70.4

让我们看看如果我们在每个Mapper之后复用Reducer作为Combiner会发生什么。Mapper 1上的Combiner将处理3个交易量–50，60和111，并计算出三个交易量的平均交易量为73.66。 Mapper 2上的Combiner将处理2个交易量–100和31，并计算出两个交易量的平均交易量为65.5。那么在复用Reducer作为Combiner的情况下，Reducer仅处理股票代码ABC的2个平均交易量，来自Mapper1的73.66和来自Mapper2的65.5，并计算股票代码ABC最终的平均交易量为69.58。

73.66 + 65.5 /2  = 69.58

这与我们不复用Reducer作为Combiner得出的结果不一样，因此复用Reducer作为Combiner得出平均交易量是不正确的。

所以我们可以看到Reducer不能总是被用于Combiner。所以，当你决定复用Reducer作为Combiner的时候，你需要问自己这样一个问题:使用Combiner与不使用Combiner的输出结果是否一样？

3. 区别

Combiner需要实现Reducer接口。Combiner只能用于特定情况。

• 与Reducer不同，Combiner有一个约束，Combiner输入/输出键和值类型必须与Mapper的输出键和值类型相匹配。而Reducer只是输入键和值类型与Mapper的输出键和值类型相匹配。
• Combiner只能用于满足交换律（a.b = b.a）和结合律（a.(b.c)= (a.b).c）的情况。这也意味着Combiner可能只能用于键和值的一个子集或者可能不能使用。
• Reducer可以从多个Mapper获取数据。Combiner只能从一个Mapper获取其输入。

原文：http://hadoopinrealworld.com/can-reducer-always-be-reused-for-combiner/