Combiner作用是合并Mapper的输出,Combiner的输出作为Reducer的输入,这样可以减少map任务和reducer任务之间的数据传输。
1、在Job中设置Combiner和不设置Combiner,观察Reducer输入情况
使用如下代码设置Combiner
job.setCombinerClass(MaxTemperatureReducer.class);
@Override
public int run(String[] args) throws Exception {
Job job = new Job();
job.setJarByClass(MaxTemperature.class);
job.setJobName("Max temperature");
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
job.setMapperClass(MaxTemperatureMapper.class);
//job.setCombinerClass(MaxTemperatureReducer.class); 是否设置Combiner
job.setReducerClass(MaxTemperatureReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
job.waitForCompletion(true);
//输出任务完成情况
System.out.println( "任务名称:" + job.getJobName() );
System.out.println( "任务成功:" + ( job.isSuccessful()?"是":"否" ) );
System.out.println( "输入行数:" + job.getCounters().findCounter("org.apache.hadoop.mapred.Task$Counter", "MAP_INPUT_RECORDS").getValue() );
System.out.println( "输出行数:" + job.getCounters().findCounter("org.apache.hadoop.mapred.Task$Counter", "MAP_OUTPUT_RECORDS").getValue() );
System.out.println( "输出行数:" + job.getCounters().findCounter("org.apache.hadoop.mapred.Task$Counter", "REDUCE_INPUT_RECORDS").getValue() );
return job.isSuccessful() ? 0 : 1;
}
2、以下是不设置Combiner的情况输出结果,Reducer输入行数与Mapper输出行数相等
任务名称:Max temperature
任务成功:是
MAP_INPUT_RECORDS输入行数:1207
MAP_OUTPUT_RECORDS行数:1190
REDUCE_INPUT_RECORDS行数:1190
任务开始:2015-04-24 14:26:00
任务结束:2015-04-24 14:26:03
任务耗时:0.04995 分钟
3、以下是设置Combiner的情况输出结果,经过Combiner后,Reducer输入行数大幅度减少。
任务名称:Max temperature
任务成功:是
MAP_INPUT_RECORDS输入行数:1207
MAP_OUTPUT_RECORDS行数:1190
REDUCE_INPUT_RECORDS行数:1
任务开始:2015-04-24 14:28:23
任务结束:2015-04-24 14:28:25
任务耗时:0.030966667 分钟
免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。