请简述 mapreduce 中，combiner，partition 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输出结果和reduce输入输出一样。
partition的默认实现是hashpartition，是map端将数据按照reduce个数取余，进行分区，不同的reduce来copy自己的数据。
partition的作用是将数据分到不同的reduce进行计算，加快计算效果。
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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
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一、背景 最近总在弄MR的东西，所以写点关于这个方面的内容，总结一下吧 二、流程描述 说实话，文字描述比较苍白，画了个图，贴出来，大家看看，有问题欢迎指出 三、总结 1、值得提出的是，一个map结束就马上会进行分区的操作。并非是等所有的map都结束才做分区的操作。 2、分组的操作是对key的值进行比较分组。（可以是复合key，也可以是单一的key） 3、关于job.setSortComparato
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