mapreduce(2)--combiner使用和mr流程解析

一.准备工作

1.需求

• 在wordcount程序中使用自定义combiner
• 解析mapreduce的流程

2.环境配置

(1)hadoop为本地模式

(2)pom文件代码如下

<dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-client</artifactId>
            <version>2.7.3</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>junit</groupId>
            <artifactId>junit</artifactId>
            <version>4.11</version>
        </dependency>
</dependencies>

二.使用自定义combiner的wordcount程序

1.combiner介绍

• combiner程序可以在mapper程序输出结果的时候对每个reduce分区进行汇总，由于在wordcount中combiner做的事情和reducer做的事情是一样的，所以在wordcount中直接使用WordcountReducer类作为combiner
• combiner使用需要注意业务场景，如果reduce是对每个分区求平均数，那么就不适合中间使用combiner，这是因为局部汇总结果会导致最终结果不一致。

2.使用自定义combiner的wordcount程序

　　github链接：https://github.com/gulu2016/STBigData/tree/master/src/main/java/cn/gulu/bigdata/mr/wordcountWithCombiner

三.指定InputFormat为CombineTextInputFormat的wordcount程序

1.为什么要使用指定InputFormat为CombineTextInputFormat

在没有指定InputFormat情况下，默认128MB一个切片，不足128MB的页作为一个切片，一个切片对应一个MapTask。这样会产生一个问题，如果有大量的小文件，那么就会有大量的MapTask。为了解决这个问题，可以指定InputFormat为CombineTextInputFormat，它可以合并多个小文件到一个切片。

2.指定InputFormat为CombineTextInputFormat的wordcount程序

　　github链接：https://github.com/gulu2016/STBigData/tree/master/src/main/java/cn/gulu/bigdata/mr/wordcountWithCombineTextInputFormat

3.效果对比

在没有使用CombineTextInputFormat的情况下，处理5个小文件会分为5个切片，对应地，有5个MapTask进行处理。

在使用CombineTextInputFormat之后，同样处理5个小文件，这5个小文件会被划分成同一个切片，这样就会启动一个MapTask。

四.mr流程解析

原文地址：https://www.cnblogs.com/ManchesterCityCoder/p/10804595.html