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，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，请跟着小编一起来学习吧！
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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 {
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable 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 {
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，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
本文题目：MR程序的组件combiner怎么使用
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