什么情况下使用combiner?什么情况下不使用?

　　在大数据领域，Combiner是一种用于优化MapReduce任务性能的重要技术。Combiner主要用于在Map阶段之后，Reduce阶段之前合并中间数据以减少数据传输和处理的成本。Combiner的使用取决于特定情况，以下是什么情况下使用和不使用Combiner的详细说明：

　　一、什么情况下使用 Combiner?

　　1.聚合操作：

　　当在Map阶段生成大量的中间键值对，并且这些键值对需要进行聚合操作(例如，计数、求和、平均值等)，使用Combiner可以显著减少数据传输和处理的开销。Combiner可以在Map阶段局部合并这些中间结果，减少传递给Reduce阶段的数据量。

　　2.数据冗余：

　　如果Map阶段生成的中间数据中存在大量重复的键，使用Combiner可以减少这些重复键的传输，从而减少网络流量和I/O操作。这对于具有大量键值对的情况特别有用。

　　3.减少计算开销：

　　在某些情况下，Reduce阶段的计算成本可能较高。使用Combiner可以在Map阶段局部合并数据，降低Reduce 阶段的计算负担，提高整体性能。

　　4.资源限制：

　　如果集群资源受限，例如网络带宽或内存，使用Combiner可以有效地利用有限的资源，并减少任务失败的风险。

　　5.数据倾斜：

　　当数据分布不均匀，某些键的数据量远远超过其他键时，使用Combiner可以帮助均衡Reduce阶段的负载，加速任务完成。

　　二、什么情况下不使用Combiner?

　　1.不可结合的操作：

　　当MapReduce操作涉及不可结合的操作，例如字符串连接或自定义复杂的聚合逻辑，使用Combiner可能不会带来性能提升，甚至可能引入错误。

　　2.数据不需要聚合：

　　如果我们的中间数据不需要在Map阶段聚合或合并，而是在Reduce阶段进行完整处理，那么使用Combiner可能没有好处。

　　3.Combiner效果不明显：

　　在某些情况下，使用Combiner可能带来的性能提升并不明显，而且实现Combiner本身也需要开发和测试，如果收益不高，可以选择不使用。

　　4.复杂性和维护：

　　引入Combiner可能增加代码的复杂性，需要额外的开发和维护工作。如果我们的任务非常简单或数据规模较小，不使用Combiner可能更简单。

　　总的来说，使用Combiner可以有效提高MapReduce任务的性能，但需要根据具体的情况权衡其利弊。关键是要理解我们的数据和操作类型，以确定是否有必要引入Combiner，以及如何合理地配置和使用它们以获得最佳性能。