5.4 规约(Combine)

一 规约概念讲解

在WordCount案例中，我们TokenizerMapper的输出部分代码如下所示

while (itr.hasMoreTokens()) {
	String nextToken = itr.nextToken();		
	word.set(nextToken);
	context.write(word, one);
}

即将每一行中的内容分割为单独的单词之后，就立即写出。

但是想一下，如果我们同时有多个Mapper任务在运行。每个Mapper处理各自负责的内容，如果我们在每个Mapper内部进行局部汇总之后，再将多个Mapper任务的输出合并到Reducer中，是不是效率更高呢？

关于局部汇总概念，通过案例来讲解，假设我们的word.txt中的内容为

hello you
hello me
hello he
hello she

mapper1负责处理1、2行，mapper2负责处理3、4行。

在没有进行局部汇总的情况下

mapper1输出

<hello,1>
<you,1>
<hello,1>
<me,1>

mapper2输出

<hello,1>
<he,1>
<hello,1>
<she,1>

在进行了局部汇总的情况下：

mapper1输出

<hello,2>
<you,1>
<hello,1>

mapper2输出

<hello,2>
<he,1>
<she,1>

相信到这里读者已经看出来规约的作用，即在Mapper端先做局部聚合，把相同key的value合并在一起。

这样做的好处是：

数据进行规约处理，数据量变小了，传送到reduce端的数据量变小了，传输时间变短，作业的整体时间变短。

二 规约实现

我们要知道的是，规约是对Mapper端的输出先做局部聚合。要实现规约很简单，Job对象有一个方法：

void setCombinerClass(Class<? extends Reducer> cls)

这个方法是接受一个Reducer参数，如果我们设置了这个方法，即可以进行规约。在我们的案例中，按照如下方法即可以实现规约

job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);

问题：为什么规约接受的是一个Reducer呢？

因为我们在Reducer中进行聚合操作，而如果Mapper端的局部聚合操作与Reducer端的聚合方式一样的话，我们当然可以直接设置规约的类型为Reducer。

运行WordCountApp，查看控制台输出，我们关注的是计数器组Map-Reduce Framework中以下计数器

Map input records=2
Map output records=4
Combine input records=4
Combine output records=3
Reduce input records=3
Reduce output records=3

mapper的输出和输出与没设置规约之前是一样的(对比计数器章节)，但是Combine的接受了Mapper的output，因此input是4个，进行规约之后，output是3条记录。而reducer端接受combine的output，因此input是3个，输出不变。

总结：

Combiner发生在Map端，对数据进行局部聚合处理，数据量变小了，传送到reduce端的数据量变小了，传输时间变短，作业的整体时间变短。