请简述 mapreduce 中，combiner，partition 作用？

combiner是reduce的实现，在map端运行计算任务，减少map端的输出数据。

作用就是优化。

但是combiner的使用场景是mapreduce的map输出结果和reduce输入输出一样。

partition的默认实现是hashpartition，是map端将数据按照reduce个数取余，进行分区，不同的reduce来copy自己的数据。

partition的作用是将数据分到不同的reduce进行计算，加快计算效果。

1、combiner最基本是实现本地key的聚合，对map输出的key排序，value进行迭代。如下所示：

　　map: (K1, V1) → list(K2, V2)

　　combine: (K2, list(V2)) → list(K2, V2)

　　reduce: (K2, list(V2)) → list(K3, V3)

　　2、combiner还具有类似本地的reduce功能.

　　例如hadoop自带的wordcount的例子和找出value的最大值的程序，combiner和reduce完全一致。如下所示：

　　map: (K1, V1) → list(K2, V2)

　　combine: (K2, list(V2)) → list(K3, V3)

　　reduce: (K3, list(V3)) → list(K4, V4)

　　3、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。

　　4、对于hadoop自带的wordcount的例子，value就是一个叠加的数字，所以map一结束就可以进行reduce的value叠加，而不必要等到所有的map结束再去进行reduce的value叠加。

　　combiner使用的合适，可以在满足业务的情况下提升job的速度，如果不合适，则将导致输出的结果不正确。