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Hadoop中Combiner的使用

在MapReduce中，当map生成的数据过大时，带宽就成了瓶颈，怎样精简压缩传给Reduce的数据，有不影响最终的结果呢。有一种方法就是使用Combiner，Combiner号称本地的Reduce，Reduce最终的输入，是Combiner的输出。下面以《Hadoop in action》中的专利数据为例。我们打算统计每个国家的专利数目。代码如下(使用Combiner的代码注释掉)：

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1. package net.csdn.blog.ipolaris.hadoopdemo;
2. import java.io.IOException;
3. import net.scdn.blog.ipolaris.util.ArgsTool;
4. import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
5. import org.apache.hadoop.conf.Configured;
6. import org.apache.hadoop.fs.Path;
7. import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
8. import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
9. import org.apache.hadoop.io.Text;
10. import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
11. import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
12. import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
13. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
14. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
15. import org.apache.hadoop.util.Tool;
16. import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
17. public class Demo1 extends Configured implements Tool{
18. /**
19. * @param args
20. * @throws Exception
21. */
22. public static void main(String[] args) throws Exception {
23. System.exit(ToolRunner.run(new Demo1(), args));
24. }
25. public static class DemoMap extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>{
26. @Override
27. protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)
28. throws IOException, InterruptedException {
29. String line = value.toString();
30. String[] splitdata = line.split("\\,");
31. String contry = splitdata[4];
32. System.out.println("country:"+contry);
33. if (contry.trim().equals("\"COUNTRY\"")) {
34. return;
35. }else{
36. context.write(new Text(contry), new IntWritable(1));
37. }
38. }
39. }
40. public static class DemoReduce extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>{
41. @Override
42. protected void reduce(Text arg0, Iterable<IntWritable> arg1,Context context)
43. throws IOException, InterruptedException {
44. System.out.println("reduce");
45. int sum = 0;
46. for (IntWritable num : arg1) {
47. sum += num.get();
48. }
49. context.write(arg0, new IntWritable(sum));
50. }
51. }
52. @Override
53. public int run(String[] arg0) throws Exception {
54. Configuration conf = getConf();
55. Job job = new Job(conf, "demo1");
56. String inputPath = ArgsTool.getArg(arg0, "input");
57. String outputPath = ArgsTool.getArg(arg0, "output");
58. FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(inputPath));
59. FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(outputPath));
60. job.setJarByClass(Demo1.class);
61. job.setMapperClass(DemoMap.class);
62. job.setReducerClass(DemoReduce.class);
63. //job.setCombinerClass(DemoReduce.class);
64. job.setOutputKeyClass(Text.class);
65. job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
66. return job.waitForCompletion(true)?0:1;
67. }
68. }

可以看出，reduce的输入每个key所对应的value将是一大串1，但处理的文本很多时，这一串1已将占用很大的带宽，如果我们在map的输出给于reduce之前做一下合并或计算，那么传给reduce的数据就会少很多，减轻了网络压力。此时Combiner就排上用场了。我们现在本地把Map的输出做一个合并计算，把具有相同key的1做一个计算，然后再把此输出作为reduce的输入，这样传给reduce的数据就少了很多。Combiner是用reducer来定义的，多数的情况下Combiner和reduce处理的是同一种逻辑，所以job.setCombinerClass()的参数可以直接使用定义的reduce，当然也可以单独去定义一个有别于reduce的Combiner，继承Reducer，写法基本上定义reduce一样。让我们看一下，加入Combiner之前的处理结果

我们看到Reduce input records的值为2923922（在map中删掉了一条数据），而Map input records值为2923923，也就是说每个map input record，对应了一个reduce input record。代表着我们要通过网络传输大量的值。最终的统计结果如下（只截取了一段）

我们在看看加上Combiner运行情况

Reduce input records只有565，大量的map输出已经在Combiner中进行了合并，最终的统计结果和上图相同，就不贴图了。