之前一直很困惑combiner有什么用，这次看了书有了一些理解的
hadoop允许用户声明一个combiner，运行在map的输入上，函数的输出作为reduce函数的输入。
比如：
对这样的语句”daddy finger, daddy finger, where are you, here I am, here I am, how do you do”进行workcount。
有两个map分别处理三个短句，
map1的输出结果是：<daddy, 1> <finger, 1> <daddy, 1> <finger, 1> <where, 1> <are, 1> <you, 1>；
map2的输出结果是：<here, 1> <I, 1> <am ,1> <here, 1> <I, 1> <am, 1> <how, 1> <do, 1> <you, 1> <do, 1>。
有一个reduce来处理count操作。如果不采用combiner的话，总共有17条记录传递给reduce task。
如果采用combiner的话，combiner会对map task本地端的结果进行combine操作（这里是wordcount），这样map端的数据结果就是combiner之后的结果。
比如map1的输出结果就变成<daddy, 2> <finger, 2> <where, 1> <are, 1> <you, 1>；
map2的输出结果就变成<here, 2> <I, 2> <am ,2> <how, 1> <do, 2> <you, 1>。
这样总共有11条记录传递给reduce task，比之前的少。所以combier主要目的是减少map输出。
总而言之就是：
当map生成的数据过大时，带宽就成了瓶颈，怎样精简压缩传给Reduce的数据，又不影响最终的结果呢。有一种方法就是使用Combiner，Combiner号称本地的Reduce，Reduce最终的输入，是Combiner的输出。