MapReduce中combine、partition、shuffle的作用是什么

http://www.aboutyun.com/thread-8927-1-1.html


Mapreduce在hadoop中是一个比较难以的概念。下面需要用心看，然后自己就能总结出来了。

概括：
combine和partition都是函数，中间的步骤应该只有shuffle！

1.combine
combine分为map端和reduce端，作用是把同一个key的键值对合并在一起，可以自定义的。
combine函数把一个map函数产生的<key,value>对（多个key,value）合并成一个新的<key2,value2>.将新的<key2,value2>作为输入到reduce函数中
这个value2亦可称之为values，因为有多个。这个合并的目的是为了减少网络传输。

具体实现是由Combine类。
实现combine函数，该类的主要功能是合并相同的key键，通过job.setCombinerClass()方法设置，默认为null，不合并中间结果。实现map函数
具体调用：（下图是调用reduce，合并map的个数）

难点：不知道这个reduce和mapreduce中的reduce区别是什么?
下面简单说一下：后面慢慢琢磨：
在mapreduce中，map多，reduce少。
在reduce中由于数据量比较多，所以干脆，我们先把自己map里面的数据归类，这样到了reduce的时候就减轻了压力。

这里举个例子：
map与reduce的例子
map理解为销售人员，reduce理解为销售经理。
每个人（map）只管销售,赚了多少钱销售人员不统计，也就是说这个销售人员没有Combine，那么这个销售经理就累垮了，因为每个人都没有统计，它需要统计所有人员卖了多少件，赚钱了多少钱。
这样是不行的，所以销售经理（reduce）为了减轻压力，每个人（map）都必须统计自己卖了多少钱，赚了多少钱（Combine），然后经理所做的事情就是统计每个人统计之后的结果。这样经理就轻松多了。所以Combine在map所做的事情，减轻了reduce的事情。
（这就是为什么说map的Combine干reduce的事情，相信你应该明白了）

public  static void main(String[] args)throws IOException {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = new Job(conf);
        job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
        job.setMapperClass(Mapper.class);
        job.setCombinerClass(reduce.class);
        job.setPartitionerClass(HashPartitioner.class);
        job.setReducerClass(Reducer.class);
        job.setOutputFormatClass(TextOutFormat.class);
    }
}

2.partition
partition是分割map每个节点的结果，按照key分别映射给不同的reduce，也是可以自定义的。这里其实可以理解归类。
我们对于错综复杂的数据归类。比如在动物园里有牛羊鸡鸭鹅，他们都是混在一起的，但是到了晚上他们就各自牛回牛棚，羊回羊圈，鸡回鸡窝。partition的作用就是把这些数据归类。只不过在写程序的时候，mapreduce使用哈希HashPartitioner帮我们归类了。这个我们也可以自定义。

        HashPartitioner是mapreduce的默认partitioner。计算方法是

which reducer=(key.hashCode() & Integer.MAX_VALUE) % numReduceTasks，得到当前的目的reducer。

下面在看该如何自定义，该如何调用：（下面便是自定义了一个Partition函数，红字部分是算法的核心，也就是分区的核心）

public static class Partition extends Partitioner<IntWritable, IntWritable> {
                @Override
                public int getPartition(IntWritable key, IntWritable value,
                                int numPartitions) {
                        int Maxnumber = 65223;
                        int bound = Maxnumber / numPartitions + 1;
                        int keynumber = key.get();
                        for (int i = 0; i < numPartitions; i++) {
                                if (keynumber < bound * i && keynumber >= bound * (i - 1)) {
                                        return i - 1;
                                }
                        }
                        return 0;
                }

        }

那么我们该如何调用：(下面调用之后，你的分区函数就生效了)

public static void main(String[] args) throws IOException,
InterruptedException, ClassNotFoundException {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = new Job(conf, "sort");
job.setJarByClass(Sort.class);
job.setMapperClass(Map.class);
job.setReducerClass(Reduce.class);
job.setPartitionerClass(Partition.class);
job.setOutputKeyClass(IntWritable.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.setInputPaths(job, "/home/asheng/hadoop/in");
FileOutputFormat
.setOutputPath(job, new Path("/home/asheng/hadoop/out"));
job.waitForCompletion(true);
}
}

3.shuffle

shuffle就是map和reduce之间的过程，包含了两端的combine和partition。它比较难以理解，因为我们摸不着，看不到它，它只是理论存在的，而且确实存在，它属于mapreduce的框架，编程的时候，我们用不到它，它属于mapreduce框架。详细可以看通过实例让你真正明白mapreduce---填空式、分布（分割）编程。

3.1shuffle的作用是
Map的结果，会通过partition分发到Reducer上，Reducer做完Reduce操作后，通过OutputFormat，进行输出
shuffle阶段的主要函数是fetchOutputs(),这个函数的功能就是将map阶段的输出，copy到reduce 节点本地。