一、大数据会存在的两大瓶颈：
1.网络带宽会受限制（MapReduce会用到的）
如果我们有10亿个数据，Mapper会生成10亿个键值对在网络间进行传输，但如果我们只是对数据求最大值，那么很明显的Mapper只需要输出它所知道的最大值即可。这样做不仅可以减轻网络压力，同样也可以大幅度提高程序效率。
2.磁盘IO受限制
二、Combiner的作用：
①每一个map可能会产生大量的输出，Combiner的作用就是在map端对输出先做一次合并，以减少传输到reducer的数据量。
②Combiner最基本是实现本地key的归并，Combiner具有类似本地的reduce功能。
如果不用Combiner，那么，所有的结果都是reduce完成，效率会相对低下。
使用Combiner，先完成的map会在本地聚合，提升速度。
注意：Combiner的输出是Reducer的输入，如果Combiner是可插拔的，添加Combiner绝不能改变最终的计算结果。所以Combiner只应该用于那种Reduce的输入key/value与输出key/value类型完全一致，且不影响最终结果的场景。比如累加，最大值等。
（mapreduce中的Combiner就是为了避免map任务和reduce任务之间的数据传输而设置的，Hadoop允许用户针对map task的输出指定一个合并函数。即为了减少传输到Reduce中的数据量。它主要是为了削减Mapper的输出从而减少网络带宽和Reducer之上的负载）
三、Combiner的适用场景
数据格式转换：
map: (K1, V1) → list(K2,V2)
combine: (K2, list(V2)) → list(K3, V3)
reduce: (K3, list(V3)) → list(K4, V4)
注意：combine的输入和reduce的完全一致，输出和map的完全一致
四、使用Combiner需要注意的点
1）有很多人认为这个combiner和map输出的数据合并是一个过程，其实不然，map输出的数据合并只会产生在有数据spill出的时候，即进行merge操作。
2）与mapper与reducer不同的是，combiner没有默认的实现，需要显式的设置在conf中才有作用。
3）并不是所有的job都适用combiner，只有操作满足结合律的才可设置combiner。combine操作类似于：opt(opt(1, 2, 3), opt(4, 5, 6))。如果opt为求和、求最大值的话，可以使用，但是如果是求中值的话，不适用。
4）一般来说，combiner和reducer它们俩进行同样的操作。
但是：特别值得注意的一点，一个combiner只是处理一个结点中的的输出，而不能享受像reduce一样的输入（经过了shuffle阶段的数据），这点非常关键。具体原因查看下面的数据流解释：
Combiner：前面展示的流水线忽略了一个可以优化MapReduce作业所使用带宽的步骤，这个过程叫Combiner，它在Mapper之后Reducer之前运行。Combiner是可选的，如果这个过程适合于你的作业，Combiner实例会在每一个运行map任务的节点上运行。Combiner会接收特定节点上的Mapper实例的输出作为输入，接着Combiner的输出会被发送到Reducer那里，而不是发送Mapper的输出。Combiner是一个“迷你reduce”过程，它只处理单台机器生成的数据（特别重要，作者在做一个矩阵乘法的时候，没有领会到这点，把它当成一个完全的reduce的输入数据来处理，结果出错。）。
词频统计是一个可以展示Combiner的用处的基础例子，上面的词频统计程序为每一个它看到的词生成了一个（word，1）键值对。所以如果在同一个文档内“cat”出现了3次，（”cat”，1）键值对会被生成3次，这些键值对会被送到Reducer那里。通过使用Combiner，这些键值对可以被压缩为一个送往Reducer的键值对（”cat”，3）。现在每一个节点针对每一个词只会发送一个值到reducer，大大减少了shuffle过程所需要的带宽并加速了作业的执行。这里面最爽的就是我们不用写任何额外的代码就可以享用此功能！如果你的reduce是可交换及可组合的，那么它也就可以作为一个Combiner。你只要在driver中添加下面这行代码就可以在词频统计程序中启用Combiner。
