一、作用
1、combiner最基本是实现本地key的聚合，对map输出的key排序，value进行迭代。如下所示：
map: (K1, V1) → list(K2, V2)
combine: (K2, list(V2)) → list(K2, V2)
reduce: (K2, list(V2)) → list(K3, V3)
2、combiner还具有类似本地的reduce功能.
例如hadoop自带的wordcount的例子和找出value的最大值的程序，combiner和reduce完全一致。如下所示：
map: (K1, V1) → list(K2, V2)
combine: (K2, list(V2)) → list(K3, V3)
reduce: (K3, list(V3)) → list(K4, V4)
3、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。
4、对于hadoop自带的wordcount的例子，value就是一个叠加的数字，所以map一结束就可以进行reduce的value叠加，而不必要等到所有的map结束再去进行reduce的value叠加。
二、总结
1、combiner使用的合适，可以在满足业务的情况下提升job的速度，如果不合适，则将导致输出的结果不正确。
每一个map都可能会产生大量的本地输出，Combiner的作用就是对map端的输出先做一次合并，以减少在map和reduce节点之间的数据传输量，以提高网络IO性能，是MapReduce的一种优化手段之一。
1）、Combiner最基本是实现本地key的聚合，对map输出的key排序、value进行迭代。如下所示：
map:(key1,value1) ——> list(key2,value2)
conbine:(key2,list(value2)) ——> list(key2,value2)
reduce:(key2,list(value2)) ——> list(key3,value3)
2）、Combiner还有本地reduce功能（其本质上就是一个reduce）：
map:(key1,value1) ——> list(key2,value2)
conbine:(key2,list(value2)) ——> list(key3,value3)
reduce:(key3,list(value3)) ——> list(key4,value4)
3）、如果不用Combiner，南无说有的结果都会在reduce端完成，效率比较低小，并且会占用很多的网络IO；使用Combiner先完成在map端的本地聚合，可以减少网络传输数据量，提高性能。
但是，不要以为在写MapReduce程序时设置了Combiner就认为Combiner一定会起作用，实际情况是这样的吗？答案是否定的。hadoop文档中也有说明Combiner可能被执行也可能不被执行。那么在什么情况下不执行呢？如果当前集群在很繁忙的情况下job就是设置了也不会执行Combiner。
另外还要注意，Combiner使用的合适的话会提高Job作业的执行数度，但是使用不合适的话，会导致输出的结果不正确。Combiner的输出是Reduce的输入，它绝不会改变最终的计算结果。
Conbiner的适用场景比如说在汇总统计时，就可以使用Conbiner，但是在求平均数的时候就是适合适用了。
最后，我们再来看一下Combiner的执行时机。我们之前已对map端的shuffle做过比较升入的了解，详情请看MapTask详解。那么，Combiner会在map端的那个时期执行呢？实际上，Conbiner函数的执行时机可能会在map的merge操作完成之前，也可能在merge之后执行，这个时机由配置参数min.num.spill.for.combine(该值默认为3)，也就是说在map端产生的spill文件最少有min.num.spill.for.combine的时候，Conbiner函数会在merge操作合并最终的本机结果文件之前执行，否则在merge之后执行。通过这种方式，就可以在spill文件很多并且需要做conbine的时候，减少写入本地磁盘的数据量，同样也减少了对磁盘的读写频率，可以起到优化作业的目的。
参考：http://blog.csdn.net/ipolaris/article/details/8723782
http://blog.csdn.net/cnbird2008/article/details/23788233
http://hadoop.apache.org/docs/r1.2.1/streaming.html#Hadoop+Streaming