Combiner

Combiner编程(1.5可选步骤，视情况而定！)

• 每一个map可能会产生大量的输出，combiner的作用就是在map端对输出先做一次合并，以减少传输到reducer的数据量。
• combiner最基本是实现本地key的归并，combiner具有类似本地的reduce功能。 如果不用combiner，那么，所有的结果

　　都是reduce完成，效率会相对低下。使用combiner，先完成的map会在本地聚合，提升速度。

• 注意：Combiner的输出是Reducer的输入，Combiner绝不能改变最终的计算结果。所以从我的想法来看，Combiner只应该

　　用于那种Reduce的输入key/value与输出key/value类型完全一致，且不影响最终结果的场景。比如累加，最大值等。

package combine;

import java.net.URI;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
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.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

/**
 * 问：为什么使用Combiner？
 * 答：Combiner发生在Map端，对数据进行规约处理，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。
 * 
 * 问：为什么Combiner不作为MR运行的标配，而是可选步骤呢？
 * 答：因为不是所有的算法都适合使用Combiner处理，例如求平均数。
 *
 * 问：Combiner本身已经执行了reduce操作，为什么在Reducer阶段还要执行reduce操作呢？
 * 答：combiner操作发生在map端的，处理一个任务所接收的文件中的数据，不能跨map任务执行；只有reduce可以接收多个map任务处理的数据。
 *
 */
public class WordCountApp {
    static final String INPUT_PATH = "hdfs://chaoren:9000/hello";
    static final String OUT_PATH = "hdfs://chaoren:9000/out";
    
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        final FileSystem fileSystem = FileSystem.get(new URI(INPUT_PATH), conf);
        final Path outPath = new Path(OUT_PATH);
        if(fileSystem.exists(outPath)){
            fileSystem.delete(outPath, true);
        }
        
        final Job job = new Job(conf , WordCountApp.class.getSimpleName());
        //1.1指定读取的文件位于哪里
        FileInputFormat.setInputPaths(job, INPUT_PATH);
        //指定如何对输入文件进行格式化，把输入文件每一行解析成键值对
        //job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
        
        //1.2 指定自定义的map类
        job.setMapperClass(MyMapper.class);
        //map输出的<k,v>类型。如果<k3,v3>的类型与<k2,v2>类型一致，则可以省略
        //job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        //job.setMapOutputValueClass(LongWritable.class);
        
        //1.3 分区
        //job.setPartitionerClass(HashPartitioner.class);
        //有一个reduce任务运行
        //job.setNumReduceTasks(1);
        
        //1.4 TODO 排序、分组
        
        //1.5 规约
        job.setCombinerClass(MyCombiner.class);
        
        //2.2 指定自定义reduce类
        job.setReducerClass(MyReducer.class);
        //指定reduce的输出类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(LongWritable.class);
        
        //2.3 指定写出到哪里
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, outPath);
        //指定输出文件的格式化类
        //job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
        
        //把job提交给JobTracker运行
        job.waitForCompletion(true);
    }
    
    /**
     * KEYIN    即k1        表示行的偏移量
     * VALUEIN    即v1        表示行文本内容
     * KEYOUT    即k2        表示行中出现的单词
     * VALUEOUT    即v2        表示行中出现的单词的次数，固定值1
     */
    static class MyMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable>{
        protected void map(LongWritable k1, Text v1, Context context) throws java.io.IOException ,InterruptedException {
            final String[] splited = v1.toString().split("	");
            for (String word : splited) {
                context.write(new Text(word), new LongWritable(1));
                System.out.println("Mapper输出<"+word+","+1+">");
            }
        };
    }
    
    /**
     * KEYIN    即k2        表示行中出现的单词
     * VALUEIN    即v2        表示行中出现的单词的次数
     * KEYOUT    即k3        表示文本中出现的不同单词
     * VALUEOUT    即v3        表示文本中出现的不同单词的总次数
     *
     */
    static class MyReducer extends Reducer<Text, LongWritable, Text, LongWritable>{
        protected void reduce(Text k2, java.lang.Iterable<LongWritable> v2s, Context ctx) throws java.io.IOException ,InterruptedException {
            //显示次数表示redcue函数被调用了多少次，表示k2有多少个分组
            System.out.println("MyReducer输入分组<"+k2.toString()+",...>");
            long times = 0L;
            for (LongWritable count : v2s) {
                times += count.get();
                //显示次数表示输入的k2,v2的键值对数量
                System.out.println("MyReducer输入键值对<"+k2.toString()+","+count.get()+">");
            }
            ctx.write(k2, new LongWritable(times));
        };
    }
    
    
    static class MyCombiner extends Reducer<Text, LongWritable, Text, LongWritable>{
        protected void reduce(Text k2, java.lang.Iterable<LongWritable> v2s, Context ctx) throws java.io.IOException ,InterruptedException {
            //显示次数表示redcue函数被调用了多少次，表示k2有多少个分组
            System.out.println("Combiner输入分组<"+k2.toString()+",...>");
            long times = 0L;
            for (LongWritable count : v2s) {
                times += count.get();
                //显示次数表示输入的k2,v2的键值对数量
                System.out.println("Combiner输入键值对<"+k2.toString()+","+count.get()+">");
            }
            
            ctx.write(k2, new LongWritable(times));
            //显示次数表示输出的k2,v2的键值对数量
            System.out.println("Combiner输出键值对<"+k2.toString()+","+times+">");
        };
    }
}