额外的MapReduce功能
图4.6 插入了Combiner的MapReduce数据流
Combiner：前 面展示的流水线忽略了一个可以优化MapReduce作业所使用带宽的步骤，这个过程叫Combiner，它在Mapper之后Reducer之前运行。 Combiner是可选的，如果这个过程适合于你的作业，Combiner实例会在每一个运行map任务的节点上运行。Combiner会接收特定节点上 的Mapper实例的输出作为输入，接着Combiner的输出会被发送到Reducer那里，而不是发送Mapper的输出。Combiner是一个 “迷你reduce”过程，它只处理单台机器生成的数据。
词频统计是一个可以展示Combiner的用处的基础例子，上面的词频统计程序为每 一个它看到的词生成了一个（word，1）键值对。所以如果在同一个文档内“cat”出现了3次，（”cat”，1）键值对会被生成3次，这些键值对会被 送到Reducer那里。通过使用Combiner，这些键值对可以被压缩为一个送往Reducer的键值对（”cat”，3）。现在每一个节点针对每一 个词只会发送一个值到reducer，大大减少了shuffle过程所需要的带宽并加速了作业的执行。这里面最爽的就是我们不用写任何额外的代码就可以享 用此功能！如果你的reduce是可交换及可组合的，那么它也就可以作为一个Combiner。你只要在driver中添加下面这行代码就可以在词频统计 程序中启用Combiner。
conf.setCombinerClass(Reduce.class);
Combiner应是Reducer接口的实例，如果你的Reducer由于不可交换或不可组合不能作为Combiner，你仍可以写一个第三方类来作为你的作业的Combiner。
容错性
使用Hadoop来运行你的作业的其中一个主要原因就是它的高容错性，就算在由高失败率的节点或网络组成的大集群内运行的作业，Hadoop都可以让作业成功完成。
Hadoop实现容错的主要方法就是重新执行任务，单个任务节点(TaskTracker)会不断的与系统的核心节点（JobTracker）进行通 信，如果一个TaskTracker在一定时间内（默认是1分钟）无法与JobTracker进行通信，那JobTracker会假设这个 TaskTracker出问题挂了，JobTracker了解给每个TaskTracker赋予了那些map和reduce任务。
如果作业仍 然在mapping阶段，其它的TaskTracker会被要求重新执行所有的由前一个失败的TaskTracker所执行的map任务。如果作业在 reduce阶段，则其它的TaskTracker会被要求重新执行所有的由前一个失败的TaskTracker所执行的reduce任务。
Reduce任务一旦完成会把数据写到HDFS。因此，如果一个TaskTracker已经完成赋予它的3个reduce任务中的2个，那只有第三个任务 会被重新执行。Map任务则更复杂一点：即使一个节点已经完成了10个map任务，reducer仍可能无法获取这些map任务的所有的输出。如果此时节 点挂了，那它的mapper输出就不可访问了。所以已经完成的map任务也必须被重新执行以使它们的输出结果对剩下的reducing机器可用，所有的这 些都是由Hadoop平台自动操作完成的。
这个容错性强调需要程序的执行没有副作用影响，如果Mapper和Reducer有自身的标识并和 外部有通信，那重新执行一个任务可能需要其它节点去和新的map或reduce任务实例进行通信，并且重启的任务可能需要重建它们的中间状态。这个过程是 很复杂的并且容易出错。MapReduce通过去除任务标识或任务间的通信而大大简化了这个问题。单个任务只能看到它自己的输入和输出，这样就使得错误与 重启过程变成清晰可靠。
推测性的执行（Speculative execution）：Hadoop系统有一个问题，它把任务 分派到很多个节点，其中很有可能有一些慢的节点会限制剩下程序的执行速度。举个例子，如果有个节点内有一个比较慢的磁盘控制器，那它读取输入数据的速度可 能只有所有其它节点的速度的10%。所以当99个map任务都已经完成了，系统仍在等待最后那个比较耗时的map任务完成。
通过强迫任务独立 运行于其它的任务，使得单个任务之间不会知道它们的输入数据来自哪里。任务相信Hadoop平台会派送合适的输入到它们那里。因此，对于相同的输入数据， 我们可以并行多次处理以利用不同机器的负载能力。因为作业中大多数的任务都已经完成了，Hadoop平台会在几个空闲的节点上调度执行剩余任务的拷贝，这 个过程叫做推测性的执行。当任务完成时，它会向JobTracker通告。任何一个首先完成的拷贝任务将成为权威拷贝，如果其他拷贝任务还在推测性的执行 中，Hadoop会告诉TaskTracker去终止这些任务并丢弃它们的输出，接着Reducer会从首先完成的Mapper那里获取输入数据。
推测性的执行默认是启用的，你可以通过设置JobConf中的mapred.map.tasks.speculative.execution和 mapred.reduce.tasks.speculative.execution为false来禁用mapper和reducer的推测性的执行。