在Hadoop的MapReduce框架中，数据倾斜是一个常见的问题，尤其是在处理大量数据和复杂的数据分析任务时。数据倾斜指的是某些键（key）的数据量远大于其他键，导致处理这些键的Reducer任务比其他任务慢很多，从而延长了整个作业的执行时间。
为了缓解数据倾斜问题，Hadoop提供了Combiner组件。Combiner是一个在Map任务本地执行的Reduce操作，它可以在Map任务输出到Reducer之前，对Map任务的输出数据进行局部聚合。虽然Combiner并不是为了专门解决数据倾斜而设计的，但它可以在一定程度上帮助减少传输到Reducer的数据量，特别是当Map任务的输出中存在大量重复数据时。
如何使用Combiner来缓解数据倾斜？
选择适当的Combiner实现：
- 确保你的Combiner逻辑与Reducer逻辑兼容，即Combiner的输出应该能够被Reducer正确处理。
- 对于求和、计数等可累加的操作，Combiner是非常有效的。
编写Combiner类：
- 继承
Reducer类或者实现Reducer接口，但通常继承Reducer类更方便。 - 在
setup、reduce和cleanup方法中实现你的聚合逻辑。注意，在Combiner中，通常不需要实现setup和cleanup，因为Combiner是针对Map任务输出的每个分区独立运行的。
- 继承
配置作业使用Combiner：
- 在你的MapReduce作业配置中，设置Combiner类。这通常通过
Job.setCombinerClass(Class<? extends Reducer<?,?,?,?>> cls)方法完成。
- 在你的MapReduce作业配置中，设置Combiner类。这通常通过
示例
假设你正在编写一个MapReduce作业来计算文本文件中每个单词出现的次数。在这种情况下，你可以使用LongSumReducer（这是Hadoop自带的Reducer类，用于求和）作为Combiner。
Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
job.setJarByClass(WordCount.class);
job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
job.setCombinerClass(LongSumReducer.class); // 使用Combiner
job.setReducerClass(LongSumReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(LongWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
在这个例子中，LongSumReducer作为Combiner和Reducer类，它会在Map任务本地对单词计数进行聚合，从而减少传输到Reducer的数据量。虽然这不一定能完全解决数据倾斜问题（特别是当倾斜是由极少数极端键引起时），但它可以显著减少网络传输开销和Reducer的负载。
注意事项
- Combiner的输出是Reducer的输入，因此确保Combiner的输出格式与Reducer兼容。
- Combiner是在Map任务所在的节点上运行的，因此它减少了数据传输的带宽消耗，但并不能减少Reducer节点的计算负担。
- 在某些情况下，Combiner可能会引入误差（例如，如果Combiner执行的是去重操作而非累加操作），因此在选择使用Combiner时需要谨慎。
