Mapreduce中，combiner和partition的作用是什么?

　　在MapReduce中，Combiner和Partitioner是两个关键的组件，用于优化和管理MapReduce作业的性能和数据分发。让我详细说明它们的作用，并提供一些代码示例来说明它们的工作原理。

　　1.Combiner(合并器)：

　　Combiner是一个可选的中间处理步骤，通常用于在Mapper和Reducer之间执行局部汇总。其主要作用是减少Mapper输出数据的传输量，以及在Reducer端执行更多的合并操作，从而提高整个作业的性能。Combiner可以用来聚合相同键的部分Mapper输出，以减少数据传输量。

　　接下来我们通过一个具体的示例，来了解下如何在MapReduce作业中使用Combiner：

from mrjob.job import MRJob

class WordCount(MRJob):

    def mapper(self, _, line):
        words = line.split()
        for word in words:
            yield (word, 1)

    def combiner(self, word, counts):
        yield (word, sum(counts))

    def reducer(self, word, counts):
        yield (word, sum(counts))

if __name__ == '__main__':
    WordCount.run()

　　在上面的示例中，combiner方法接收Mapper输出的键值对，执行局部汇总(在本例中是对相同单词的计数)。这减少了Mapper输出的数据量，有助于提高性能。

　　2.Partitioner(分区器)：

　　Partitioner用于将Mapper的输出数据分发到Reducer任务中。默认情况下，Hadoop会使用HashPartitioner，根据键的哈希值将数据均匀地分发到Reducer中。但在某些情况下，我们可能希望自定义分发逻辑，例如，将具有相同键前缀的数据分发到同一个Reducer。

　　下面是一个示例，展示如何自定义Partitioner：

from mrjob.job import MRJob

class CustomPartitioner(MRJob):

    def configure_args(self):
        super(CustomPartitioner, self).configure_args()
        self.add_passthru_arg('--num-reducers', type=int, default=4)

    def mapper(self, _, line):
        # Mapper logic here
        pass

    def reducer(self, key, values):
        # Reducer logic here
        pass

    def partitioner(self, key, num_reducers):
        # Custom partitioning logic here
        return hash(key) % num_reducers

if __name__ == '__main__':
    CustomPartitioner.run()

　　在上述示例中，partitioner方法接收键和Reducer的数量，我们可以自定义分区逻辑。在这里，我们使用了简单的哈希分区逻辑。

　　总结一下，Combiner用于在Mapper和Reducer之间执行局部汇总，以减少数据传输量和提高性能。Partitioner用于确定Mapper输出数据如何分发到Reducer任务中，可以根据需求自定义分区逻辑。这两个组件都可以帮助优化MapReduce作业的性能和效率。