接上篇

3.Combiner操作

前面讲完Map操作，总结一下就是：一个大文件，分成split1~5，对应于Map1~5，每一个Map处理一个split，每一个split的每一行，会用每一个Map的map方法去处理，经过上面操作，最终输出了5个中间结果。

对于这5个中间结果的每一个来说，都有很多行，每一行是key   value格式的，如hello　　1，这样子，在传给Reducer之前，为了减少传输的数据量，可以增加一个Combiner过程，把每个中间结果进行化简。因为每个中间结果可能有相同的键值的行，如：hello 1，hello  1，通过combiner，就可以合并成一行：hello 2.

切记：Combiner是Mapper任务的一部分，紧随map方法之后。看起来类似Reduce的操作。

之后，就可以把Combiner的输出传入Reducer，而不是Map的输出传入Reducer。Combiner需要自己指定，当然也可以不写。

4.Reducer操作

 Reduce操作分成了三个过程

（1）Shuffle

前面的Map或者Combiner的输出，一共有有5份中间结果，其中的每一份结果，按照Key值可以分成（预先定义的R份），由R个Reduce来操作（通过Partitioner接口完成）。因此R个Reduce需要向5个中间结果都取一段数据，5个中间结果的其中每一结果是由R个Reduce操作的。

简单来说：对于其中某一个个Reduce1来说，分别从Map1~Map5里面把需要的那一份copy至本地，然后再合并Merge一下，供Sort使用。

（2）Sort

对于每一个Reduce来说，进来的数据为5个中间结果的中的一段，即Shuffle的结果，里面可能有重复的key，因此作为Reduce输入之前，会有一个sort操作，把相同Key的整合一下，例如<hello，1>,<hello,1>整合成<hello,(1,1)>，作为Reduce的输入，所以Reduce的输入的value一般是Iterable的。

（3）Reduce

这里是我们编写程序的地方了，一共R个Reduce，就能产生R个中间结果了。

注意：shuffle、sort、Reduce是在Reduce节点完成的，而不是在Map节点完成，有些书籍上写的是错的！

啰啰嗦嗦竟然讲了这么多，上一个我自己随手画的图，凑合看吧。

============================

最近帮朋友弄了微信公众号，每天早上6点30分，发送一个60秒的语音，有兴趣的朋友不妨关注一下。

微信号：歪理邪说（wailixs）

二维码：

换个角度理解云计算之MapReduce(二)