在Hadoop中，Combiner的主要作用是在Map阶段结束之后，Reduce阶段开始之前，对中间结果进行局部聚合。这样可以减少网络传输量，提高Reduce阶段的处理效率。
选择合适的Combiner逻辑数据类型，主要取决于你的业务逻辑和数据类型。以下是一些常见的数据类型和对应的Combiner逻辑：
数值型数据：如果你的数据是数值型的，例如整数或浮点数，那么你可以使用求和、求平均值、求最大值或最小值等逻辑作为Combiner。例如，如果你正在计算所有数值的总和，那么Combiner可以是一个简单的加法函数。
字符串型数据：如果你的数据是字符串类型的，那么你可能需要使用拼接或者计数等逻辑作为Combiner。例如，如果你正在统计每个单词出现的次数，那么Combiner可以是一个计数函数。
复杂数据结构：如果你的数据是复杂的数据结构，例如列表、字典或者自定义的对象，那么你可能需要编写更复杂的Combiner逻辑。例如，你可能需要实现一个函数来合并两个列表，或者更新一个字典。
在编写Combiner时，你需要确保你的逻辑是正确的，并且能够正确地处理所有的数据。例如，如果你正在计算平均值，那么你不能简单地将所有的值相加，因为你还需要知道每个值的权重（即它在总和中的比例）。因此，你可能需要在Combiner中同时保存总和和计数器。
总的来说，选择合适的Combiner逻辑数据类型，需要根据你的具体业务需求和数据类型来决定。
