MapReduce 是一种编程模型，最初由 Google 提出，旨在处理大规模数据集。它是分布式计算的一个重要概念，通常用于处理海量数据并进行并行计算。MapReduce的基本思想是将计算任务分解为两个阶段：Map 阶段和 Reduce 阶段。
-
Map 阶段：
在这个阶段，输入的数据会被拆分成多个片段，每个片段会被分配给不同的计算节点（也叫做“Mapper”）。每个 Mapper 处理一部分数据并输出键值对（key-value pairs）。例如，假设任务是计算每个单词的出现次数，那么在 Map 阶段，每个 Mapper 可能会扫描文档的一部分，输出一对键值，比如 ("word", 1)。 -
Combiner 阶段：
Combiner 是一个可选的优化阶段，在某些情况下可以引入。它的作用是对 Map 阶段的输出进行本地汇总，以减少需要传输到 Reducer 阶段的数据量。Combiner 阶段会在 Mapper 端进行类似于 Reducer 的操作，局部汇总 Map 输出的键值对，然后将汇总后的结果发送给 Reducer。
-
Shuffle 和 Sort 阶段（通常是隐含的）：
Map 阶段的输出数据会被重新排序并进行分组，确保相同的键（key）被送到同一个 Reducer（即“Reduce”阶段的计算节点）。这个过程被称为 Shuffle 和 Sort。 -
Reduce 阶段：
在这个阶段，所有具有相同键（key）的数据会被传递到同一个 Reducer 上，Reducer 会对这些数据进行汇总处理，比如将所有的 "word" 键的值（即 1）累加在一起，最终得出单词的总出现次数。
MapReduce 模型非常适合处理那些可以分解为独立任务并行处理的问题，尤其是在处理大数据时。它被广泛应用于 Hadoop 等分布式计算框架中。
举个简单的例子，假设我们有一个文本文件，需要计算每个单词出现的次数。
Map 阶段
输入的文本数据：
hello world
hello hadoop
hello mapreduce
Mapper 会将这些文本映射成一系列键值对：
("hello", 1)
("world", 1)
("hello", 1)
("hadoop", 1)
("hello", 1)
("mapreduce", 1)
Combiner 阶段（可选）：
- 如果设置了 Combiner，它会在 Mapper 局部对数据进行汇总。例如，将每个 Mapper 本地输出的相同单词的计数合并，减少数据量。
对上面的输出，Combiner 可以合并为：
("hello", 3)
("world", 1)
("hadoop", 1)
("mapreduce", 1)
这样，传输到 Reducer 的数据量就减少了，优化了性能。
Shuffle 和 Sort 阶段
这些键值对会被重新分组，确保相同的键 ("hello") 被发送到同一个 Reducer。
Reduce 阶段
Reducer 对这些键值对进行汇总：
("hello", 3)
("world", 1)
("hadoop", 1)
("mapreduce", 1)
最终输出
hello -> 3
world -> 1
hadoop -> 1
mapreduce -> 1
什么时候使用 Combiner？
- 合并类型适用：只有当 Reducer 和 Combiner 的操作是可以交换的（即可以在局部和全局进行相同的聚合计算）时，Combiner 才适用。常见的场景包括计算总和、计数、最大/最小值等操作。
- 数据量很大时：Combiner 最常用于那些产生大量中间数据的情况，比如单词计数、排序等操作，减少网络负载和 I/O 开销。
- 不是所有场景都适用：例如，如果操作是非交换的或有副作用（如某些合并过程依赖于完整的数据集），Combiner 就不适用。
注意事项：
- Combiner 可能不会每次执行：Combiner 是一个“优化步骤”，并不是保证每次都执行。MapReduce 框架会根据数据的实际情况决定是否执行 Combiner，有时候因为数据量较少或某些因素（如数据分布不均），可能会跳过 Combiner。
- Combiner 不能替代 Reducer：Combiner 仅是一个优化步骤，它并不是完全替代 Reducer 的角色，最终的聚合操作还是需要通过 Reducer 完成。Combiner 只是提前做了一些局部汇总。
总结来说，Combiner 是 MapReduce 的一个优化阶段，主要目的是减少中间数据的传输量，提高性能。它与 Reducer 的操作类似，但在 Mapper 端进行局部处理，通常适用于那些聚合操作可以局部执行的情况。
总结：
MapReduce 是一个强大的分布式计算模型，特别适用于大规模数据的并行处理。它通过将任务分为 Map 阶段和 Reduce 阶段来实现计算，同时可以通过 Combiner 阶段在 Map 阶段进行局部汇总，优化性能，减少不必要的中间数据传输。Combiner 可以显著提高数据处理的效率，特别是在数据量非常大的情况下。
