简述Hadoop的Combiner的作用 ？
Hadoop中的Combiner有着重要的作用，尤其是在MapReduce作业中。Combiner可以看作是在Map阶段和Reduce阶段之间的一个”迷你Reducer”，主要用于优化MapReduce过程的效率。以下是Combiner的几个关键作用：
- 减少数据传输量：Combiner的主要作用是在Map阶段后对输出进行局部聚合，这样可以显著减少需要传输到Reducer的数据量。例如，在进行求和操作时，Combiner可以在Map阶段对每个键的值进行局部求和，然后只传输每个键的总和而不是传输每个键的所有值。
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提高MapReduce效率：通过减少网络传输的数据量，Combiner有助于提高整个MapReduce作业的效率。这在处理大规模数据集时尤其重要，因为网络传输通常是大规模数据处理的瓶颈。
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节省资源：Combiner减少了需要在网络上传输的数据量，从而节省了网络带宽和降低了Reducer的负载。这意味着整个作业可以使用更少的资源来完成相同的任务。
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可选操作：Combiner的使用是可选的，且并不适用于所有类型的MapReduce作业。它最适合用于那些对于数据的合并操作不会改变最终结果的场景，比如求和、求最大值或最小值等。
示例
假设有一个MapReduce作业，目的是计算每个单词在文档中出现的次数。在没有Combiner的情况下，Map阶段的每个实例可能会产生大量的“单词-1”键值对。如果使用Combiner，那么在这些键值对被发送到Reducer之前，可以在每个Mapper所在的节点上先进行一次局部计数，比如将“apple-1, apple-1, apple-1”合并为“apple-3”。这样，传输到Reducer的数据量就会显著减少，从而提高整体处理效率。
综上所述，Combiner是Hadoop MapReduce框架中的一个优化工具，它通过在Map阶段后进行数据的局部聚合，减少了需要在Map和Reduce阶段之间传输的数据量，从而提高了作业的效率。