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这篇文章主要介绍“MR 程序的组件 combiner 怎么使用”，在日常操作中，相信很多人在 MR 程序的组件 combiner 怎么使用问题上存在疑惑，丸趣 TV 小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”MR 程序的组件 combiner 怎么使用”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着丸趣 TV 小编一起来学习吧！
用一句简单的话语描述 combiner 组件作用：降低 map 任务输出, 减少 reduce 任务数量, 从而降低网络负载
工作机制：
Map 任务允许在提交给 Reduce 任务之前在本地执行一次汇总的操作，那就是 combiner 组件，combiner 组件的行为模式和 Reduce 一样，都是接收 key/values，产生 key/value 输出
注意：
1、combiner 的输出是 reduce 的输入
2、如果 combiner 是可插拔的，那么 combiner 绝不能改变最终结果
3、combiner 是一个优化组件, 但是并不是所有地方都能用到, 所以 combiner 只能用于 reduce 的输入、输出 key/value 类型完全一致且不影响最终结果的场景。
例子：WordCount 程序中, 通过统计每一个单词出现的次数, 我们可以首先通过 Map 任务本地进行一次汇总 (Combiner)，然后将汇总的结果交给 Reduce，完成各个 Map 任务存在相同 KEY 的数据进行一次总的汇总，图：
Combiner 代码：
Combiner 类，直接打开 Combiner 类源码是直接继承 Reducer 类，所以我们直接继承 Reducer 类即可，最终在提交时指定咱们定义的 Combiner 类即可
package com.itheima.hadoop.mapreduce.combiner;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
public class WordCountCombiner extends
Reducer Text, LongWritable, Text, LongWritable {
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable LongWritable values, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
long count = 0 ;
for (LongWritable value : values) { count += value.get();
}
context.write(key, new LongWritable(count));
}
}Mapper 类：
package com.itheima.hadoop.mapreduce.mapper;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
public class WordCountCombinerMapper extends
Mapper LongWritable, Text, Text, LongWritable { public void map(LongWritable key, Text value, Context context)
throws java.io.IOException, InterruptedException {
String line = value.toString(); // 获取一行数据
String[] words = line.split( // 获取各个单词
for (String word : words) {
// 将每一个单词写出去
context.write(new Text(word), new LongWritable(1));
}
}
}驱动类：
package com.itheima.hadoop.drivers;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.Tool;
import com.itheima.hadoop.mapreduce.combiner.WordCountCombiner;
import com.itheima.hadoop.mapreduce.mapper.WordCountCombinerMapper;
public class WordCountCombinerDriver extends Configured implements Tool{
@Override
public int run(String[] args) throws Exception {
/**
* 提交五重奏： * 1、产生作业
* 2、指定 MAP/REDUCE
* 3、指定 MAPREDUCE 输出数据类型
* 4、指定路径
* 5、提交作业
*/
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf);
job.setJarByClass(WordCountCombinerDriver.class);
job.setMapperClass(WordCountCombinerMapper.class);
/*** 此处中间小插曲：combiner 组件 ***/
job.setCombinerClass(WordCountCombiner.class);
/*** 此处中间小插曲：combiner 组件 ***/
//reduce 逻辑和 combiner 逻辑一致且 combiner 又是 reduce 的子类
job.setReducerClass(WordCountCombiner.class);
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(LongWritable.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(LongWritable.class);
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
return job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1;
}
}主类：
package com.itheima.hadoop.runner;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
import com.itheima.hadoop.drivers.WordCountCombinerDriver;
public class WordCountCombinerRunner { public static void main(String[] args) throws Exception {
int res = ToolRunner.run(new WordCountCombinerDriver(), args);
System.exit(res);
}
}运行结果：
到此，关于“MR 程序的组件 combiner 怎么使用”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注丸趣 TV 网站，丸趣 TV 小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
