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Hadoop Combiner使用方法詳解

更新時(shí)間：2017年10月25日 10:16:34 作者：csguo007

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Hadoop Combiner使用方法詳解

Combiner函數(shù)是一個(gè)可選的中間函數(shù)，發(fā)生在Map階段，Mapper執(zhí)行完成后立即執(zhí)行。使用Combiner有如下兩個(gè)優(yōu)勢(shì)：

Combiner可以用來(lái)減少發(fā)送到Reducer的數(shù)據(jù)量，從而提高網(wǎng)絡(luò)效率。
Combiner可以用于減少發(fā)送到Reducer的數(shù)據(jù)量，這將提高Reduce端的效率，因?yàn)槊總€(gè)reduce函數(shù)將處理相對(duì)較少記錄，相比于未使用Combiner之前。

Combiner與Reducer結(jié)構(gòu)相同，因?yàn)镃ombiner和Reducer都對(duì)Mapper的輸出進(jìn)行處理。這給了我們一個(gè)復(fù)用Reducer作為Combiner的好機(jī)會(huì)。但問(wèn)題是，復(fù)用Reducer作為Combiner總是是一個(gè)好主意嗎？

特點(diǎn)：

Combiners是MapReduce中的一個(gè)優(yōu)化，允許在shuffle和排序階段之前在本地進(jìn)行聚合。Combiners的首要目標(biāo)是通過(guò)最小化鍵值對(duì)的數(shù)量來(lái)節(jié)省盡可能多的帶寬

Reducer作為Combiner的適用場(chǎng)景

假設(shè)我們正在編寫一個(gè)MapReduce程序來(lái)計(jì)算股票數(shù)據(jù)集中每個(gè)股票代碼的最大收盤價(jià)。Mapper將數(shù)據(jù)集中每個(gè)股票記錄的股票代碼作為key和收盤價(jià)作為value。Reducer然后將循環(huán)遍歷股票代碼對(duì)應(yīng)的所有收盤價(jià)，并從收盤價(jià)列表中計(jì)算最高收盤價(jià)。假設(shè)Mapper 1 處理股票代碼為ABC 的3個(gè)記錄，收盤價(jià)分別為50，60和111。讓我們假設(shè)Mapper 2 處理股票代碼為ABC的2個(gè)記錄，收盤價(jià)分別為100和31。那么Reducer將收到股票代碼ABC五個(gè)收盤價(jià)---50，60，111，100和31。Reducer的工作非常簡(jiǎn)單，它將簡(jiǎn)單地循環(huán)遍歷所有收盤價(jià)，并將計(jì)算最高收盤價(jià)為111。

我們可以在每個(gè)Mapper之后使用相同的Reducer作為Combiner。Mapper 1 上的Combiner將處理3個(gè)收盤價(jià)格--50，60和111，并且僅輸出111，因?yàn)樗?個(gè)收盤價(jià)的最大值。Mapper 2 上的Combiner將處理2個(gè)收盤價(jià)格--100和31，并且僅輸出100，因?yàn)樗?個(gè)收盤價(jià)的最大值?，F(xiàn)在使用Combiner之后，Reducer僅處理股票代碼ABC的2個(gè)收盤價(jià)（原先需要處理5個(gè)收盤價(jià)），即來(lái)自Mapper 1 的111和來(lái)自Mapper 2 的100，并且將從這兩個(gè)值中計(jì)算出最大收盤價(jià)格為111。

正如我們看到的，使用Combiner情況下Reducer輸出與沒(méi)有使用Combiner的輸出結(jié)果是相同的，因此在這種情況下復(fù)用Reducer作為

Combiner是沒(méi)有問(wèn)題。

Reducer作為Combiner的不適用場(chǎng)景

假設(shè)我們正在編寫一個(gè)MapReduce程序來(lái)計(jì)算股票數(shù)據(jù)集中每個(gè)股票代碼的平均交易量（average volume for each symbol）。Mapper將數(shù)據(jù)集中每個(gè)股票記錄的股票代碼作為key和交易量（volume）作為value。Reducer然后將循環(huán)遍歷股票代碼對(duì)應(yīng)的所有交易量，并從交易量列表中計(jì)算出平均交易量（average volume from the list of volumes for that symbol）。假設(shè)Mapper 1 處理股票代碼為ABC 的3個(gè)記錄，收盤價(jià)分別為50，60和111。讓我們假設(shè)Mapper 2 處理股票代碼為ABC的2個(gè)記錄，收盤價(jià)分別為100和31。那么Reducer將收到股票代碼ABC五個(gè)收盤價(jià)---50，60，111，100和31。Reducer的工作非常簡(jiǎn)單，它將簡(jiǎn)單地循環(huán)遍歷所有交易量，并將計(jì)算出平均交易量為70.4。

50 + 60 + 111 + 100 + 31 / 5 = 352 / 5 = 70.4

讓我們看看如果我們?cè)诿總€(gè)Mapper之后復(fù)用Reducer作為Combiner會(huì)發(fā)生什么。Mapper 1 上的Combiner將處理3個(gè)交易量--50，60和111，并計(jì)算出三個(gè)交易量的平均交易量為73.66。

Mapper 2 上的Combiner將處理2個(gè)交易量--100和31，并計(jì)算出兩個(gè)交易量的平均交易量為65.5。那么在復(fù)用Reducer作為Combiner的情況下，Reducer僅處理股票代碼ABC的2個(gè)平均交易量，來(lái)自Mapper1的73.66 和來(lái)自Mapper2的65.5，并計(jì)算股票代碼ABC最終的平均交易量為69.58。