Hadoop之Combiners编程
Posted 独立小桥风满袖
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Hadoop之Combiners编程相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
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,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。
实际上,combiner就在map端的一个reducer。执行过程如下:
以上是关于Hadoop之Combiners编程的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
大数据之Hadoop(MapReduce):Hadoop解决数据倾斜方法
Hadoop 综合揭秘——MapReduce 编程实例(详细介绍 CombinePartitionerWritableComparableWritableComparator 使用方式)
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