Combiner 的正确使用场景:减少 Shuffle 阶段数据量

好的,各位观众老爷们,大家好!我是你们的老朋友,人称“代码界的段子手”——Bug终结者!今天咱们要聊聊Hadoop和Spark里一个神奇的小玩意儿:Combiner。 说起Combiner,它就像咱们厨房里的切菜机,专门负责“精简食材”,让后续的“烹饪”过程更高效。 它的核心作用就是:减少Shuffle阶段数据量! 敲黑板,划重点啦! 一、 故事的开端:Shuffle的那些“痛” 在Hadoop MapReduce或者Spark的世界里,Shuffle阶段就像一个巨大的数据搅拌机。 Map阶段辛辛苦苦产生的数据,经过Shuffle的“洗礼”,才能最终到达Reduce阶段,进行最终的汇总和计算。 想象一下,如果你要统计全国人民最喜欢的颜色,Map阶段可能把每个人的喜好都记录下来,例如: 北京:红色 上海:蓝色 广州:红色 深圳:绿色 北京:蓝色 … 如果直接把这些数据一股脑地扔给Reduce,那数据量可就太大了! 传输过程漫长而煎熬,带宽压力山大,Reduce节点也得累个半死。 这就像你请客吃饭,直接把一卡车未处理的食材拉到朋友家,厨房瞬间爆炸!🤯 二、 Combiner闪亮 …