（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

想要了解跟多关于大数据培训课程内容欢迎关注尚硅谷大数据培训，尚硅谷除了这些技术文章外还有免费的高质量大数据培训课程视频供广大学员下载学习

上一篇: 大数据培训之WritableComparable排序案例实操（区内排序）
下一篇: Java培训面向对象static 修饰方法