Combiner

Combiner概述

Combiner类是用来优化MapReduce的，在MapReduce的Map环节，会产生大量的数据，Combiner的作用就是在map端先对这些数据进行简单的处理，减少传输到Reduce端的数据量，从而提高MapReduce的运行效率。
Combiner并没有自己的基类，他是继承Reducer的，对外功能一样。
他们的区别是，Combiner操作发生在Map端，在某些情况下Combiner的加入不会影响程序的运行结果，只会影响效率。
以下Combiner代码基于WordCount词频获取 编写。

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;import java.io.IOException;public class wccombiner extends Reducer<Text, IntWritable,Text,IntWritable> {int sum;IntWritable v =new IntWritable();@Overrideprotected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {//reduce端接收到的类型大概是 (wish，(1,1,1,1,1,1,1))sum=0;//遍历迭代器for (IntWritable count : values) {//对迭代器进行累加求和sum+=count.get();}//将key和value进行写出v.set(sum);context.write(key,v);}
}

我们通过对比发现，他与Reducer的代码一致，没啥区别。

Partitioner

Partitioner概述

Partitioner的功能是在Map端对key进行分区，即对key值进行分门别类。
比如说基于MapRuduce的手机号获取这个实例里，
我们想要对得到的手机号进行区域归属地的划分，这里我们就需要用到Partitioner。
其使用代码如下所示：

import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;public class ProvincePartitioner extends Partitioner<Text,FlowBean> {@Overridepublic int getPartition(Text key, FlowBean value, int i) {//1.取出手机号的前三位String preNum=key.toString().substring(0,3);int partition=4;//2.判断属于哪一个省的，返回分区号if ("136".equals(preNum)){partition=0;}else if ("137".equals(preNum)){partition=1;}else if ("138".equals(preNum)){partition=2;}else if ("139".equals(preNum)){partition=3;}return partition;}
}

在这里我们只统计136-139号码的归属地，其他所有的手机号，都会一起被存放在另一个单独的文件中。

Shuffle

Shuffle概述

Shuffle阶段是MapReduce最为核心的阶段，他的大致处理过程就是把Map的结果有效的传递到Reduce端。
Shuffle阶段分为Map端的Shuffle和Reduce端的Shuffle，以下分别介绍两个阶段以及原理。

1.Map的Shuffle

Map端的Shuffle过程如下所示：

1. 拆分： InputSplit将作业拆分成多个Map任务。
2. 执行自定义的map()方法：Map过程开始处理，Mapper任务会接受输入的分片，通过不断地调用map()方法对数据经行处理，这就是为什么Mapper文件和Reducer文件不用编写循环的原因。
3. 缓存：Map的输出结果先写到内存的一个缓冲区。
4. 分区（Partitioner）：在内存中进行分区，默认是HashPartitioner，目的是将Map端的结果分给不同的Reducer。
5. 排序：分区结束后，对不同区分的数据，根据key进行排序。
6. 分组： 排序后按key进行分组，将相同的键值对<key,value>放在同一个分组。
7. 合并（Combiner）：合并分组后，如果设置了Combiner，就会合并数据，减少写入磁盘的记录数
8. 溢写（Spill）：当内存中的数据到达一定值时，系统会自动把记录写到磁盘中，形成spill文件。
9. 合并文件： Map过程结束后，把溢写的spill文件合并成一个。

2.Reduce 端的Shuffle

1. 复制过程： Ruduce端启动一些数据复制的线程，通过HTTP方式请求获取Map任务的文件。
2. 合并阶段：与Map阶段的合并类似。但数据是从不同的Map端复制过来的
3. Reducer的输入文件： 经过不断合并后，最终生成一个文件。当Reducer的输入文件已定，整个Shuffle过程结束。然后由Rudece执行，把结果放到HDFS上。

以下是MapReduce的原理图