Hadoop编写Combiner类

在Hadoop MapReduce中，Combiner类主要用于在map任务的本地进行数据聚合，以减少网络传输的数据量。以下是一个使用Java编写的Combiner类的例子：

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

public class WordCountCombiner extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
   
   

    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private IntWritable result = new IntWritable();

    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
   
   
        int sum = 0;
        for (IntWritable val : values) {
   
   
            sum += val.get();
        }
        result.set(sum);
        context.write(key, result);
    }
}

在这个例子中，WordCountCombiner继承了Reducer类，并重写了reduce方法。它接收一个key（单词）和一个值的迭代器（该单词出现的次数），然后计算这些值的总和，并将结果写入上下文。

这个Combiner类可以与Map和Reduce类一起使用，如下所示：

public class WordCount {
   
   
    public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
   
   
        // ...
    }

    public static class WordCountCombiner extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
   
   
        // ...
    }

    public static class IntSumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
   
   
        // ...
    }
}

在这个例子中，Combiner类被用作Reducer的一个本地版本，用于在map任务的本地进行数据聚合。