在Hadoop中，Combiner的主要作用是减少Map和Reduce之间的数据传输量。它的工作原理是在Map阶段的末尾对数据进行局部聚合，这样可以大大减少网络传输的数据量，从而提高整个MapReduce作业的效率。
选择合适的Combiner逻辑，主要需要考虑以下几点业务需求：
数据类型：Combiner处理的数据类型需要与Map输出的数据类型一致。如果Map输出的是键值对，那么Combiner也应处理键值对。
业务逻辑：Combiner的逻辑应该与Reduce函数的逻辑相匹配，但只在单个Map任务的范围内进行局部聚合。例如，如果Reduce函数是对某个字段求和，那么Combiner也应该实现这个求和的逻辑。
数据量：如果Map阶段输出的数据量非常大，而网络带宽有限，使用Combiner可以显著减少网络传输的数据量，提高作业效率。但如果数据量不大，使用Combiner可能反而会增加额外的计算开销。
并行度：Combiner可以提高并行度，因为每个Map任务都可以独立地运行Combiner。但是，如果并行度已经很高，或者数据已经分布得很均匀，Combiner的效果可能就不那么明显了。
数据分布：如果数据在各个Map任务中的分布很不均匀，有些Map任务输出的数据量很大，而有些则很小，那么在数据量大的Map任务上使用Combiner可以显著提高整体效率。
总的来说，选择合适的Combiner逻辑，需要根据具体的业务场景和数据特性来决定。在大多数情况下，如果业务逻辑允许，并且可以显著减少网络传输的数据量，使用Combiner都是有益的。
