hadoop中Combiner的作用?
解答：
combiner是reduce的实现，在map端运行计算任务，减少map端的输出数据。
作用就是优化。
但是combiner的使用场景是mapreduce的map和reduce输入输出一样。
-
我正在学习一些MapReduce，但是我遇到了一些问题，情况是这样的:我有两个文件:“users”包含一个用户列表，其中包含一些用户数据(性别、年龄、国家等)...)文件看起来像这样: “歌曲”包含所有用户收听的歌曲的数据（用户ID，收听日期和时间，艺术家ID，艺术家姓名，歌曲ID，歌曲标题）： 目标是在某些国家找到k首最受欢迎的歌曲。k和输入中提供的国家列表。 我决定为映射器使用Multiple
-
本文向大家介绍Hadoop Combiner使用方法详解，包括了Hadoop Combiner使用方法详解的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 Hadoop Combiner使用方法详解 Combiner函数是一个可选的中间函数，发生在Map阶段，Mapper执行完成后立即执行。使用Combiner有如下两个优势： Combiner可以用来减少发送到Reducer的数据量，从而提高网络效率。
-
这个问题从认证机构的实践测试，特别是对我来说，是没有意义的。有人能帮忙吗？ 提前感谢你的回答，比卡尔·巴斯内特
-
本文向大家介绍请简述 mapreduce 中，combiner，partition 作用？相关面试题，主要包含被问及请简述 mapreduce 中，combiner，partition 作用？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 解答： combiner是reduce的实现，在map端运行计算任务，减少map端的输出数据。 作用就是优化。 但是combiner的使用场景是mapreduce的
-
本文向大家介绍请简述mapreduce中，combiner，partition作用？相关面试题，主要包含被问及请简述mapreduce中，combiner，partition作用？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 在MapReduce整个过程中，combiner是可有可无的，需要是自己的情况而定，如果只是单纯的对map输出的key-value进行一个统计，则不需要进行combiner，c
-
一、作用 1、combiner最基本是实现本地key的聚合，对map输出的key排序，value进行迭代。如下所示： map: (K1, V1) → list(K2, V2) combine: (K2, list(V2)) → list(K2, V2) reduce: (K2, list(V2)) → list(K3, V3) 2、combiner还具有类似本地的reduce功能. 例如hadoo