MapReduce快速入门系列(9) | Shuffle之Combiner合并

不温卜火

发布于 2020-10-28 15:28:24

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发布于 2020-10-28 15:28:24

文章被收录于专栏：不温卜火

Hello，大家好！博主上篇讲解了分区，这篇要讲的是合并操作。如何讲解这个章节呢？首先先对什么是合并进行解释，然后通过案例进行证明。

一. Combiner合并的简单介绍

今天我们讲的是Shuffle中的第七步

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，是 MapReduce 的一种优化手段之一。

1. Combiner是MR程序中Mapper和Reducer之外的一种组件。
2. Combiner组件的父类就是Reducer。
3. Combiner和Reducer的区别在于运行的位置 Combiner是在每一个MapTask所在的节点运行； Reducer是接收全局所有Mapper的输出结果；
4. Combiner的意义就是对每一个MapTask的输出进行局部汇总，以减少网络传输量。

二. 通过图片了解使用Combiner和不使用的区别

1. 未使用combiner的网络开销

2. 使用combiner的网络开销

可以很明显的看出在combiner阶段,通过合并同一个区中相同key的value值,减小了后续的数据传输，从而提高了网络的io!

但在MapReduce中,combiner是默认不开启的。为什么呢?是因为数据合并并不适用所有的业务需求,如果是计算个数,求和combiner还能发挥它的优势!但如果是求平均数,combiner必不可免的会影响到最终的结果，使结果变得不可靠!所以当我们需要到combiner时,需要手动开启。

3. 自定义Combiner实现步骤 ①自定义一个Combiner继承Reducer，重写Reduce方法

public class WordcountCombiner extends Reducer<Text, IntWritable, Text,IntWritable>{

	@Override
	protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,Context context) throws IOException, InterruptedException {

        // 1 汇总操作
		int count = 0;
		for(IntWritable v :values){
			count += v.get();
		}

        // 2 写出
		context.write(key, new IntWritable(count));
	}
}

②在Job驱动类中设置： job.setCombinerClass(WordcountCombiner.class);

三. 代码实现

注：用于对比的程序源代码为《MapReduce系列(2) | 统计输出给定的文本文档每一个单词出现的总次数》中的源代码，有想进行对比的同学，可以自行复制创建对比(其实本源码就比源代码多一行)。

3.1 编写Mapper类

package com.buwenbuhuo.wordcount;
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.Mapper;

/**
 * @author 卜温不火
 * @create 2020-04-22 21:24
 * com.buwenbuhuo.wordcount - the name of the target package where the new class or interface will be created.
 * mapreduce0422 - the name of the current project.
 */
public class WcMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {

    Text k = new Text();
    IntWritable v = new IntWritable(1);

    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {

        // 1 获取一行
        String line = value.toString();

        // 2 切割
        String[] words = line.split(" ");

        // 3 输出
        for (String word : words) {

            k.set(word);
            context.write(k, v);
        }
    }
}

3.2 编写Reducer类

package com.buwenbuhuo.wordcount;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;


/**
 * @author 卜温不火
 * @create 2020-04-22 21:24
 * com.buwenbuhuo.wordcount - the name of the target package where the new class or interface will be created.
 * mapreduce0422 - the name of the current project.
 */
public class WcReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>{

    int sum;
    IntWritable v = new IntWritable();

    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,Context context) throws IOException, InterruptedException {

        // 1 累加求和
        sum = 0;
        for (IntWritable count : values) {
            sum += count.get();
        }

        // 2 输出
        v.set(sum);
        context.write(key,v);
    }
}

3.3 编写Driver驱动类

package com.buwenbuhuo.wordcount;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

/**
 * @author 卜温不火
 * @create 2020-04-22 21:24
 * com.buwenbuhuo.wordcount - the name of the target package where the new class or interface will be created.
 * mapreduce0422 - the name of the current project.
 */
public class WcDriver {

    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {

        // 1 获取配置信息以及封装任务
        Configuration configuration = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(configuration);

        // 2 设置jar加载路径
        job.setJarByClass(WcDriver.class);

        // 3 设置map和reduce类
        job.setMapperClass(WcMapper.class);
        job.setReducerClass(WcReducer.class);

        // 4 设置map输出
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
		
		//
		//  仅此一行添加
		job.setCombinerClass(WcReducer.class);

        // 5 设置最终输出kv类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

        // 6 设置输入和输出路径
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

        // 7 提交
        boolean result = job.waitForCompletion(true);

        System.exit(result ? 0 : 1);
    }
}

四. 对比及结论

1. 对比

2. Combiner能够应用的前提是不能影响最终的业务逻辑，而且，Combiner的输出kv应该跟Reducer的输入kv类型要对应起来。

本次的分享就到这里了,大家有什么疑惑或者好的建议可以在评论区积极留言。受益的小伙伴们不要忘了点赞关注我呀！！！

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原始发表：2020/04/28 ，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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