MapReduce Combiner

什么是MapReduce Combiner

MapReduce Combiner是一个可选的组件，它与Mapper和Reducer组件类似，可以接收键值对作为输入，并输出相同或不同的键值对。Combiner通常用于对Mapper产生的中间数据进行本地聚合，以减少Mapper产生的中间数据的数量，并将更少的数据发送给Reducer，从而减少网络传输和存储负载。Combiner是在Mapper和Reducer之间运行的，并且只在Mapper端运行，不会在Reducer端运行。Combiner的输出会作为Mapper的输出写入到本地磁盘中，等待Reducer进行最终的聚合。

Combiner的使用需要满足以下条件：

• Combiner的输入和输出数据类型必须与Mapper和Reducer的输入和输出数据类型相同。
• Combiner必须是幂等的，即多次执行Combiner所得到的结果必须和单次执行Combiner所得到的结果相同。

为什么需要使用MapReduce Combiner

在MapReduce任务中，如果Mapper的输出数据量非常大，那么在传输数据到Reducer之前，需要将数据写入到磁盘中，这将消耗大量的时间和磁盘空间。因此，为了减少Mapper产生的中间数据量，我们可以使用Combiner对Mapper的输出进行本地聚合。通过使用Combiner，我们可以减少Mapper产生的中间数据量，从而提高MapReduce任务的性能。

具体来说，使用Combiner可以带来以下好处：

• 减少网络传输：通过在Mapper端进行本地聚合，Combiner可以减少需要传输到Reducer的数据量，从而减少了网络传输的负载。
• 减少磁盘空间：由于Combiner可以减少Mapper产生的中间数据量，因此可以减少需要写入磁盘的数据量，从而减少磁盘空间的消耗。
• 提高性能：通过使用Combiner，我们可以在Mapper端进行一部分聚合操作，从而减少了Reducer端需要执行的操作，提高了整个MapReduce任务的性能。

如何在MapReduce任务中使用Combiner

使用Combiner可以帮助我们提高MapReduce任务的性能，下面我们将介绍如何在MapReduce任务中使用Combiner。

在MapReduce中，Combiner的使用非常简单，只需要按照以下步骤操作即可：

1. 定义一个Combiner类，继承Reducer类，并重写reduce方法，该方法接收Mapper输出的键值对作为输入，并输出相同或不同的键值对作为输出。
2. 在MapReduce程序中通过job.setCombinerClass()方法将Combiner类设置为任务的Combiner。

下面是一个示例程序，展示了如何在MapReduce任务中使用Combiner。假设我们要计算一个文本文件中每个单词出现的次数，那么我们可以按照以下步骤操作：

编写Mapper类WordCountMapper，读取输入文件中的每一行，将每个单词作为key输出，将出现次数作为value输出。

public static 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);
    }
  }
}

编写Reducer类WordCountReducer，将每个单词的出现次数进行累加。

public static 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 val : values) {
      sum += val.get();
    }
    result.set(sum);
    context.write(key, result);
  }
}

编写Combiner类WordCountCombiner，将Mapper输出的键值对进行本地聚合。

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

在MapReduce程序中设置Combiner。

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

在以上代码中，我们将WordCountCombiner设置为任务的Combiner。在Mapper和Reducer中，我们分别将相同的WordCountReducer作为reduce方法的实现，这是因为Combiner的输入和输出数据类型必须与Mapper和Reducer的输入和输出数据类型相同。