Hadoop中最后一个Reduce很慢的问题

最近跑一个Hadoop程序，处理一年的log，处理的时候发现Map有18000多个，Reduce任务数我设置了1000个。
最后半个小时过去了，所有Map都执行完毕，就有一个Reduce没有结束，然后没管他继续干其他的了。
两个小时过去了，这个Reduce一开还是处于copy阶段，进度10%，受不了，直接kill掉，看日志，没有问题啊，5个fetch都正常，就是网络好慢。以为是数据量太大了，Reduce数太小了，最后取了一个月的数据，1000个reduce，还是一样。
最后定位到网络，明明自己的网络很快，显示的却是1M/s，每次取那么点数据？分析程序，发现Combiner这个类被我不小心注释掉了

job.setCombinerClass(MyReducer.class);

combiner就是在map输出阶段，小范围的执行“Reduce任务”，没有加上，所以Reduce任务在copy阶段copy的“碎片”比较多

其次，由于我处理Reduce结果输出的编码，所以在设置combiner类的时候，不能直接用Reduce类，稍微改一下，将combiner继承Reduce类，但是在combiner中不要转码

public class MyCombiner extends Reducer<Text, LongWritable, Text, LongWritable> {


    private LongWritable result = new LongWritable();
    public void reduce(Text key, Iterable<LongWritable> values,Context context) throws IOException, InterruptedException {
         
          long sum = 0;
          for (LongWritable val : values) {
            sum += val.get();
          }
          result.set(sum);
         // context.write(new Text(key.toString().getBytes("GB18030")), result);//Reduce中这样写
          context.write(key, result);
    }

}