(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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