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Combiner的作用是什么?partition的作用是什么?

更新时间:2021年07月20日16时14分 来源:传智教育 浏览次数:

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combiner其实属于优化方案,由于带宽限制,应该尽量map和reduce之间的数据传输数量。它在Map 端把同一个key的键值对合并在一起并计算,计算规则与reduce一致,所以combiner也可以看作特殊的Reducer。

Partition作用

partition意思为分开,划分。它分割map每个节点的结果,按照key分别映射给不同的reduce,也是可以自定义的。其实可以理解归类。也可以理解为根据key或value及reduce的数量来决定当前的这对输出数据最终应该交由哪个reduce task处理。

partition的作用就是把这些数据归类,将map的结果发送到相应的reduce。

每个map任务会针对输出进行分区,及对每一个reduce任务建立一个分区。划分分区由用户定义的partition函数控制,默认使用哈希函数来划分分区。

partition过程如下:

1)计算(key,value)所属与的分区。

当map输出的时候,写入缓存之前,会调用partition函数,计算出数据所属的分区,并且把这个元数据存储起来。

2)把属与同一分区的数据合并在一起。

当数据达到溢出的条件时(即达到溢出比例,启动线程准备写入文件前),读取缓存中的数据和分区元数据,然后把属与同一分区的数据合并到一起。

Combiner作用

1)每一个map可能会产生大量的输出,Combiner的作用就是在map端对输出先做一次合并,以减少传输到reducer的数据量。

2)Combiner最基本是实现本地key的归并,Combiner具有类似本地的reduce功能。

如果不用Combiner,那么,所有的结果都是reduce完成,效率会相对低下。

使用Combiner,先完成的map会在本地聚合,提升速度。

注意:Combiner的输出是Reducer的输入,如果Combiner是可插拔的,添加Combiner绝不能改变最终的计算结果。所以Combiner只应该用于那种Reduce的输入key/value与输出key/value类型完全一致,且不影响最终结果的场景。比如累加,最大值等。

注意:

不是每种作业都可以做combiner操作的,只有满足以下条件才可以:

1)combiner只应该用于那种Reduce的输入key/value与输出key/value类型完全一致,因为combine本质上就是reduce操作。

2)计算逻辑上,combine操作后不能影响计算结果,像求和,最大值就不会影响,求平均值就影响了。







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