Combiners和Partitioner编程

Combiners的作用：

每一个map可能会产生大量的输出，combiner的作用就是在map端对输出先做一次合并，以减少传输到reducer的数据量。

combiner最基本是实现本地key的归并，combiner具有类似本地的reduce功能。如下例子：

如果不用combiner，那么，所有的结果都是reduce完成，效率会相对低下。使用combiner，先完成的map会在本地聚合，提升速度。

注意：Combiner的输出是Reducer的输入，Combiner绝不能改变最终的计算结果。所以从我的想法来看，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。

Partitioner编程：

自定义Partitioner，主要是想Reduce的结果能过根据key再次分类输出到不同文件夹中，结果能够直观，同时做到对数据结果的简单统计分析；

如下：

巴特西

Combiners和Partitioner编程

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