Combiner类是用来优化MapReduce的，它可以提高MapReduce的运行效率。在MapReduce作业运行过程中，通常每一个Map都会产生大量的本地输出，Combiner的作用就是在Map端对输出结果先做一次合并，以减少传输到Reduce端的数据量。 Combiner并没有自己的基类，而是继承Reduce，它们对外的功能是一样的，只是使用的位置和使用的上下文不太一样，Combiner操作发生在Map端。Combiner并不会影响原有的逻辑，也就是不影响最后的运行结果，它影响的只是效率。
前面提到使用Combiner类是可以提升MapReduce作业的执行效率，本次介绍MapReduce的另一个优化组件–>Partitioner类。 Partitioner的功能是在Map端对key进行分区。Map端最终处理的键值对（<key,value>对）需要发送到Reduce端去合并，合并的时候，相同分区的键值对（<key,value>对）会分配到同一个Reduce上，这个分配过程就是由Partitioner（分区）决定的。 MapReduce默认的Partitioner是HashPartitioner。其计算方法如下：
Partitioner先计算key的散列值（通常是MD5值）。通过Reduce个数执行取模运算：Key.hashCode%numReduce。它的大致处理过程就是把Map任务的输出结果有效地传送到Reduce端，也可以理解为Shuffle就是描述数据从Map任务输出到Reduce任务输入的这段过程。Shuffle阶段包括Map端的Shuffle和Reduce段的Shuffle。
MapReduce提交作业时，Map端的Shuffle过程如下： （1）拆分。InputSplit将作业拆分成若干个Map任务。 （2）执行自定义map()方法。Map过程开始处理，Mapper任务会接受输入分片，通过不断地调用map()方法对数据进行处理。处理完毕后，转换为新的<key,value>对输出。 （3）缓存。Map端的输出结果先写到内存中的一个缓冲区。 （4）分区（Partitioner）。在内存中进行分区，默认是HashPartitioner，目的是将Map端的结果分给不同的Reduce。 （5）排序。分区结束后，针对不同分区的数据，会按照key进行排序，要求key必须实现WritableComparable接口。 （6）分组。排序后的数据按key进行分组，将相同key的<key,value>对分到一个组中，最终，每个分组将会调用一次reduce()方法。 （7）合并（Combiner）。排序分组后，相同key的数据组成一个列表，如果设置了Combiner，就合并数据，可以减少写入磁盘的记录数。 （8）溢写（spill）。当内存中的数据达到一个特定的阈值时，系统会自动将记录溢写到磁盘中，形成一个spill文件。 （9）合并文件（Merge）。Map过程结束时会把溢写出来的多个文件合并一个。Merge过程最多将10个（默认）文件同时合并成一个文件，多余的文件将分多次合并。 经过上面的流程，Map端Shuffle过程完毕，数据都有序地存放在磁盘里，等待Reduce去拉取数据。
Reduce在执行前，都是重复地拉取数据合并，Reduce端的Shuffle过程如下： （1）复制过程。Reduce端启动一些数据复制线程（Fetcher），通过HTTP方式请求获取Map任务的输出文件。 （2）合并阶段。这里的合并与Map端的合并类似，只是处理的数据是从不同Map端复制过来的。 （3）Reduce的输入文件。经过不断地合并后，生成一个最终文件，当Reduce的输入文件已定，整个Shuffle过程才最终结束，然后就由Reduce执行，把结果放到HDFS上。
ps：上文提到MapReduce核心思想及其运行流程介绍 ps：望多多支持，后续更新中。。。
