我们知道，MapReduce是分为Mapper任务和Reducer任务，Mapper任务的输出，通过网络传输到Reducer任务端，作为输入。

在Reducer任务中，通常做的事情是对数据进行归约处理。既然数据来源是Mapper任务的输出，那么是否可以在Mapper端对数据进行归约处理，业务逻辑与Reducer端做的完全相同。处理后的数据再传送到Reducer端，再做一次归约。这样的好处是减少了网络传输的数量。

可能有人疑惑几个问题：

为什么需要在Mapper端进行归约处理？

为什么可以在Mapper端进行归约处理？

既然在Mapper端可以进行归约处理，为什么在Reducer端还要处理？

回答第一个问题：因为在Mapper进行归约后，数据量变小了，这样再通过网络传输时，传输时间就变短了，减少了整个作业的运行时间。

回答第二个问题：因为Reducer端接收的数据就是来自于Mapper端。我们在Mapper进行归约处理，无非就是把归约操作提前到Mapper端做而已。

回答第三个问题：因为Mapper端的数据仅仅是本节点处理的数据，而Reducer端处理的数据是来自于多个Mapper任务的输出。因此在Mapper不能归约的数据，在Reducer端有可能归约处理。

在Mapper进行归约的类称为Combiner。那么，怎么写Combiner哪？非常简单，就是我们自定义的Reducer类。那么，怎么用哪？更简单，见如下代码

job.setCombineClass(Mapper.class)

要注意的是，Combiner只在Mapper任务所在的节点运行，不会跨Mapper任务运行。Reduce端接收所有Mapper端的输出来作为输入。虽然两边的归约类是同一个，但是执行的位置完全不一样。

并不是所有的归约工作都可以使用Combiner来做。比如求平均值就不能使用Combiner。因为对于平均数的归约算法不能多次调用。