是否所有的mapreduce程序都可以采用combiner，为什么

并不是所有的MapReduce程序都可以采用Combiner，因为Combiner的使用要满足一定的条件。

首先，Combiner需要满足可结合性和交换律，即对于任意输入，Combiner的输出结果都与输入顺序无关，输出结果可以进行再次合并。这样，才能确保不管数据在Map阶段输出的顺序如何，最终的结果都是一样的。

其次，Combiner需要满足没有副作用的特性，即Combiner的输出结果不依赖于Map输出的顺序，也不依赖于Combiner的调用次数。这样，才能保证不管Combiner调用多少次，输出结果都是一样的。

最后，Map输出数据的大小和Combiner的复杂度也是使用Combiner的重要考虑因素。如果Map输出数据的大小比较小，Combiner的复杂度比较高，那么使用Combiner可能会增加程序的运行时间，反而不如不使用Combiner。

因此，并不是所有的MapReduce程序都可以采用Combiner，需要根据具体情况进行考虑和选择。

相关问题

试分析MapReduce为何采用Combiner可以减少数据传输量?是否所有的MapReduce程序都可以采用Combiner?为什么?

MapReduce采用Combiner可以减少数据传输量的原因是，Combiner可以将Map任务输出的中间结果进行合并操作，减少了需要传输的数据量。具体来说，Combiner可以在Map阶段对相同Key的中间结果进行合并操作，减少了相同Key的记录数量，从而减少了传输的数据量。这样可以有效地降低MapReduce作业的网络带宽占用率，提高处理效率。

不是所有的MapReduce程序都可以采用Combiner。采用Combiner的条件是，合并操作必须满足交换律和结合律。只有满足这两个条件的合并操作才可以使用Combiner。如果合并操作不满足这两个条件，使用Combiner可能会导致结果不正确。

例如，如果合并操作是求平均数，那么这个操作不满足结合律，因此不能使用Combiner。如果使用Combiner会导致结果不正确。因此，在使用Combiner时需要对合并操作进行仔细的分析和测试，确保结果的正确性。

mapreduce程序，词频统计

好的，词频统计是一个非常经典的MapReduce程序案例。下面是一份Java代码示例：

public class WordCount {

  public static class TokenizerMapper
       extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{

    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();

    public void map(Object key, Text value, Context context
                    ) throws IOException, InterruptedException {
      StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
      while (itr.hasMoreTokens()) {
        word.set(itr.nextToken());
        context.write(word, one);
      }
    }
  }

  public static class IntSumReducer
       extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
    private IntWritable result = new IntWritable();

    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
                       Context context
                       ) throws IOException, InterruptedException {
      int sum = 0;
      for (IntWritable val : values) {
        sum += val.get();
      }
      result.set(sum);
      context.write(key, result);
    }
  }

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    Configuration conf = new Configuration();
    Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
    job.setJarByClass(WordCount.class);
    job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
    job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
    job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
  }
}

在这个示例中，Mapper将输入文本分割成单词，并且将每个单词映射为键值对（单词，1）。然后，Combiner将相同单词的键值对合并起来，并且将它们的值相加。最后，Reducer将每个单词的总和输出为键值对（单词，总和）。在MapReduce执行过程中，Hadoop会自动将数据分割为若干个等大小的块，并行处理这些块，最终将它们的结果合并输出。