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Combiner作用是合并Mapper的輸出，Combiner的輸出作為Reducer的輸入，這樣可以減少map任務(wù)和reducer任務(wù)之間的數(shù)據(jù)傳輸。
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1、在Job中設(shè)置Combiner和不設(shè)置Combiner，觀察Reducer輸入情況
使用如下代碼設(shè)置Combiner
job.setCombinerClass(MaxTemperatureReducer.class);
@Override
public int run(String[] args) throws Exception {
Job job = new Job();
job.setJarByClass(MaxTemperature.class);
job.setJobName("Max temperature");
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
job.setMapperClass(MaxTemperatureMapper.class);
//job.setCombinerClass(MaxTemperatureReducer.class); 是否設(shè)置Combiner
job.setReducerClass(MaxTemperatureReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
job.waitForCompletion(true);
//輸出任務(wù)完成情況
System.out.println( "任務(wù)名稱：" + job.getJobName() );
System.out.println( "任務(wù)成功：" + ( job.isSuccessful()?"是":"否" ) );
System.out.println( "輸入行數(shù)：" + job.getCounters().findCounter("org.apache.hadoop.mapred.Task$Counter", "MAP_INPUT_RECORDS").getValue() );
System.out.println( "輸出行數(shù)：" + job.getCounters().findCounter("org.apache.hadoop.mapred.Task$Counter", "MAP_OUTPUT_RECORDS").getValue() );
System.out.println( "輸出行數(shù)：" + job.getCounters().findCounter("org.apache.hadoop.mapred.Task$Counter", "REDUCE_INPUT_RECORDS").getValue() );
return job.isSuccessful() ? 0 : 1;
}
2、以下是不設(shè)置Combiner的情況輸出結(jié)果，Reducer輸入行數(shù)與Mapper輸出行數(shù)相等
任務(wù)名稱：Max temperature
任務(wù)成功：是
MAP_INPUT_RECORDS輸入行數(shù)：1207
MAP_OUTPUT_RECORDS行數(shù)：1190
REDUCE_INPUT_RECORDS行數(shù)：1190
任務(wù)開始：2015-04-24 14:26:00
任務(wù)結(jié)束：2015-04-24 14:26:03
任務(wù)耗時：0.04995 分鐘
3、以下是設(shè)置Combiner的情況輸出結(jié)果，經(jīng)過Combiner后，Reducer輸入行數(shù)大幅度減少。
任務(wù)名稱：Max temperature
任務(wù)成功：是
MAP_INPUT_RECORDS輸入行數(shù)：1207
MAP_OUTPUT_RECORDS行數(shù)：1190
REDUCE_INPUT_RECORDS行數(shù)：1
任務(wù)開始：2015-04-24 14:28:23
任務(wù)結(jié)束：2015-04-24 14:28:25
任務(wù)耗時：0.030966667 分鐘
