combiners 
是在map端进行的一个reduce阶段

如

wordCount 程序 

节点1map输出

hello    1

hadoop    1

hello     1

hello    1

节点2map输出

hello     1

hadoop    1

hadoop    1

通过combiners 就可以进行预先的聚合 

变成 节点1 <hadoop，[1]>, <hello,[3]> 

节点2 <hadoop, [2]>, <hello, [1]>到reduce

就不会节点每个单词就输出一遍 减少数据流量

这在性能上能够大大提高

因为等待网络传输数据  数据读取写入 是需要很大代销的 减少代销很重要

由于 在wordCount 中 做combiners 是跟reduce 一样的 可以直接使用reduce 类去进行 combiners

job.setCombinerClass(ReducerClass.class);

但是值得注意的是

如果用来计算平均值就需要注意

打个比方

（1+2+3+4+5+6+7+8+9）/9  = 5

如果第一个节点计算的是

（1+2+3+4+5）/5 = 3

节点2 计算余下部分

（6+7+8+9）/4 = 7

reduce 3+7 = 10

计算就会出错 要特别注意这点

本文转自    拖鞋崽      51CTO博客，原文链接:http://blog.51cto.com/1992mrwang/1206352