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介绍：
设计思想：
优点：
缺点：
eg:(使用combiner数据结果变化)
使用：
job中设置：
eg:(job设置)
介绍：
每一个map都可能会产生大量的本地输出，Combiner的作用就是对map端的输出先做一次合并，以减少在map和reduce节点之间的数据传输量，以提高网络IO性能，是MapReduce的一种优化手段之一。
- combiner是MR程序中Mapper和Reducer之外的一种组件
- combiner组件的父类就是Reducer
- combiner和reducer的区别在于运行的位置：
Combiner是在每一个maptask所在的节点运行
Reducer是接收全局所有Mapper的输出结果；
- combiner的意义就是对每一个maptask的输出进行局部汇总，以减小网络传输量
设计思想：
优点：
局部聚合的组件，针对每个maptask进行局部聚合运算 是一种优化手段
局部聚合之后 减少了map和reduce之间跨网络传递的数据量 减少网络IO
缺点：
对于涉及业务跟顺序 个数这样相关的 不能使用combiner 因为局部使用之后会改变最终的结果
combiner本身就是reducer 只不过应用的范围只限于maptask输出 不是全局
eg:(使用combiner数据结果变化)
使用：
自定义一个combiner继承Reducer，重写reduce方法
在job中设置： job.setCombinerClass(CustomCombiner.class)
job中设置：
如果开启combiner 需要在job进行设置。
注意事项：
combiner能够应用的前提是不能影响最终的业务逻辑，而且，combiner的输出kv应该跟reducer的输入kv类型要对应起来
eg:(job设置)
目录结构：
代码设置：
job.setCombinerClass(WordCountReducer.class);
设置位置：
输出（查看日志）：
