3.combiner操作
前面講完map操作，總結一下就是：乙個大檔案，分成split1~5，對應於map1~5，每乙個map處理乙個split，每乙個split的每一行，會用每乙個map的map方法去處理，經過上面操作，最終輸出了5個中間結果。
對於這5個中間結果的每乙個來說，都有很多行，每一行是key value格式的，如hello 1，這樣子，在傳給reducer之前，為了減少傳輸的資料量，可以增加乙個combiner過程，把每個中間結果進行化簡。因為每個中間結果可能有相同的鍵值的行，如：hello 1，hello 1，通過combiner，就可以合併成一行：hello 2.
之後，就可以把combiner的輸出傳入reducer，而不是map的輸出傳入reducer。combiner需要自己指定，當然也可以不寫。
4.reducer操作
reduce操作分成了三個過程
（1）shuffle
前面的map或者combiner的輸出，一共有有5份中間結果，其中的每乙份結果，按照key值可以分成（預先定義的r份），由r個reduce來操作（通過partitioner介面完成）。因此r個reduce需要向5個中間結果都取一段資料，5個中間結果的其中每一結果是由r個reduce操作的。
簡單來說：對於其中某乙個個reduce1來說，分別從map1~map5裡面把需要的那乙份copy至本地，然後再合併merge一下，供sort使用。
（2）sort
對於每乙個reduce來說，進來的資料為5個中間結果的中的一段，即shuffle的結果，裡面可能有重複的key，因此作為reduce輸入之前，會有乙個sort操作，把相同key的整合一下，例如,整合成，作為reduce的輸入，所以reduce的輸入的value一般是iterable的。
（3）reduce
這裡是我們編寫程式的地方了，一共r個reduce，就能產生r個中間結果了。
注意：shuffle、sort、reduce是在reduce節點完成的，而不是在map節點完成，有些書籍上寫的是錯的！
囉囉嗦嗦竟然講了這麼多，上乙個我自己隨手畫的圖，湊合看吧。
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