【總結】Hadoop中的Combiner實踐

Combiner作用是合并Mapper的輸出，Combiner的輸出作為Reducer的輸入，這樣可以減少map任務和reducer任務之間的數據傳輸。

1、在Job中設置Combiner和不設置Combiner，觀察Reducer輸入情況

使用如下代碼設置Combiner

job.setCombinerClass(MaxTemperatureReducer.class);

@Override

public int run(String[] args) throws Exception {

Job job = new Job();

job.setJarByClass(MaxTemperature.class);

job.setJobName("Max temperature");

FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));

FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

job.setMapperClass(MaxTemperatureMapper.class);

//job.setCombinerClass(MaxTemperatureReducer.class); 是否設置Combiner

job.setReducerClass(MaxTemperatureReducer.class);

job.setOutputKeyClass(Text.class);

job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

job.waitForCompletion(true);

//輸出任務完成情況

System.out.println( "任務名稱：" + job.getJobName() );

System.out.println( "任務成功：" + ( job.isSuccessful()?"是":"否" ) );

System.out.println( "輸入行數：" + job.getCounters().findCounter("org.apache.hadoop.mapred.Task$Counter", "MAP_INPUT_RECORDS").getValue() );

System.out.println( "輸出行數：" + job.getCounters().findCounter("org.apache.hadoop.mapred.Task$Counter", "MAP_OUTPUT_RECORDS").getValue() );

System.out.println( "輸出行數：" + job.getCounters().findCounter("org.apache.hadoop.mapred.Task$Counter", "REDUCE_INPUT_RECORDS").getValue() );

return job.isSuccessful() ? 0 : 1;

}

2、以下是不設置Combiner的情況輸出結果，Reducer輸入行數與Mapper輸出行數相等

任務名稱：Max temperature

任務成功：是

MAP_INPUT_RECORDS輸入行數：1207

MAP_OUTPUT_RECORDS行數：1190

REDUCE_INPUT_RECORDS行數：1190

任務開始：2015-04-24 14:26:00

任務結束：2015-04-24 14:26:03

任務耗時：0.04995 分鐘

3、以下是設置Combiner的情況輸出結果，經過Combiner后，Reducer輸入行數大幅度減少。

任務名稱：Max temperature

任務成功：是

MAP_INPUT_RECORDS輸入行數：1207

MAP_OUTPUT_RECORDS行數：1190

REDUCE_INPUT_RECORDS行數：1

任務開始：2015-04-24 14:28:23

任務結束：2015-04-24 14:28:25

任務耗時：0.030966667 分鐘