大数据培训之 Combiner合并

（6）自定义Combiner实现步骤

（a）自定义一个Combiner继承Reducer，重写Reduce方法

public class WordcountCombiner extends Reducer<Text, IntWritable, Text,IntWritable>{    @Override    protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,Context context) throws IOException, InterruptedException {         // 1 汇总操作       int count = 0;       for(IntWritable v :values){           count += v.get();       }         // 2 写出       context.write(key, new IntWritable(count));    } }

（b）在Job驱动类中设置： 

job.setCombinerClass(WordcountCombiner.class);

 Combiner合并案例实操

1．需求

统计过程中对每一个MapTask的输出进行局部汇总，以减小网络传输量即采用Combiner功能。

（1）数据输入

（2）期望输出数据

期望：Combine输入数据多，输出时经过合并，输出数据降低。

2．需求分析

图4-15  Combiner的合并案例

3．案例实操-方案一

1）增加一个WordcountCombiner类继承Reducer

package com.atguigu.mr.combiner;

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;

import org.apache.hadoop.io.Text;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

public class WordcountCombiner extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>{

IntWritable v = new IntWritable();

   @Override

   protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {

        // 1 汇总

      int sum = 0;

      for(IntWritable value :values){

          sum += value.get();

      }

      v.set(sum);

      // 2 写出

      context.write(key, v);

   }

}

2）在WordcountDriver驱动类中指定Combiner

// 指定需要使用combiner，以及用哪个类作为combiner的逻辑

job.setCombinerClass(WordcountCombiner.class);

4．案例实操-方案二

1）将WordcountReducer作为Combiner在WordcountDriver驱动类中指定

// 指定需要使用Combiner，以及用哪个类作为Combiner的逻辑

job.setCombinerClass(WordcountReducer.class);

运行程序，如图4-16，4-17所示

图4-16 未使用前

图4-17 使用后

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