1 什么是Combiners

每一个map可能会产生大量的输出，combiner的作用就是在map端对输出先做一次处理，以减少传输到reducer的数据量。
Combiner比较常用的实现就是本地key的归并(这种Combiner一般和Reducer的功能是一模一样的，也就是不用在新编写Combiner的实现类了，直接使用Reducer的实现即可。也就是通常说的可插拔Combiner，因为这样的Combiner有没有最终结果都是不变的)，Combiner具有类似本地的reduce功能。combiner就是一个map端的reducer。
如果不用Combiner，那么，所有的结果都是reduce完成，效率会相对低下(在数据量比较大的时候才能体系出来，否则反而会起到反作用)。使用Combiner，先完成的map会在本地聚合，提升速度。
也可以使用Combiner进行数据的过滤或者是其他的操作。这种的一般Combiner中的实现逻辑和Reducer不一样。即非插拔Combiner。
注意：Combiner的输出是Reducer的输入，如果Combiner是可插拔的，添加Combiner绝不能改变最终的计算结果。所以Combiner只应该用于那种Reduce的输入key/value与输出key/value类型完全一致，且不影响最终结果的场景。比如累加，最大值等。

2 流程图

combiner和无combiner的流程比较

3 代码实现

package com.jiyx.test.mapred.flowStatistics;

import com.jiyx.test.mapred.flowStatistics.bo.DataBean;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.io.IOException;

/**
 * Job
 * @author jiyx
 * @create 2018-10-15-19:21
 */
public class FlowStatistics {
    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
        Job job = Job.getInstance();

        job.setJarByClass(FlowStatistics.class);

        job.setMapperClass(FlowStatisticsMapper.class);
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));

        job.setReducerClass(FlowStatisticsReducer.class);
        // 这块需要注意的是自己踩了一个坑，就是将key和value整反了
        // 然后就会出现异常java.io.IOException: Initialization of all the collectors failed. Error in last collector was:java.lang.ClassCastException: class com.jiyx.test.mapred.flowStatistics.bo.DataBean
        // 所以这里最好注意下
        job.setOutputKeyClass(LongWritable.class);
        job.setOutputValueClass(DataBean.class);
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

        // partitioner
        job.setPartitionerClass(FlowStatisticsPartitioner.class);
        // 这个指定的数值必须大于等于分区数，1除外。指定1的话就是默认的伪集群分区。
        // 除了1以外，不能比FlowStatisticsPartitioner中划分的分区数量少
        // 如本例中分了4个分区(从0到3共4个)，那么这里指定为2的话，只有前两个分区的数据知道去哪个reduce处理数据
        // 后两个不知道去哪个reduce处理，会报错，但是这里测试了下，有中情况是不会报错的
        // 就是当我的数据只有前两个的分区数据时，也就是虽然我分了4个分区，
        // 但是实际只会产生两个分区的数据，就不会报错，不知道算不算bug
        job.setNumReduceTasks(Integer.parseInt(args[2]));

        // combiner
        job.setCombinerClass(FlowStatisticsReducer.class);

        job.waitForCompletion(true);
    }
}