combiner最基本是实现本地key的归并，combiner具有类似本地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决不能改变最终的计算结果，在这种情况下Combiner只适用于那种Reduce的输入key/value和Reduce的输出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。当然，Combiner也可以是不可插拔的，也就是说有与没有Combiner最终的计算结果是不一样的，不可插拔的应用场景是数据的筛选，比如我们可以在Map执行之后，Reduce执行之前先对数据进行筛选，把坏数据给过滤掉，这样传到Reduce的数据就都是好的数据了，这样最终的结果肯定是与没有筛选数据的结果是不一样的。
上面说了一堆理论，可能大家还不理解Combiner的作用具体是什么，下面我们画个图来更好的理解Combiner做了什么。我们先来看一张没有Combiner的MapReduce工作原理，比如有两个mapper，第一个mapper读取的文件中有两个hello tom和一个hello kitty，mapper处理完后，数据会被处理成一个一个的map，同理，第二个mapper读取的文件中有两个hello tom，经mapper处理后也变成了一个一个的map，两个mapper处理完之后把结果给shuffle处理，经shuffle处理后结果变为<hello,{1,1,1,1,1}>、<kitty,{1}>、<tom,{1,1,1,1}>，然后交给reducer处理，如下图所示
接下来我们再来看一副有Combiner的图片，如下图所示，我们看到Combiner存在的位置是在mapper端，它是在mapper执行完之后进行的，combiner会先对数据合并一下，第一个mapper读取的文件中hello出现3次，kitty出现1次，tom出现2次，因此经combiner处理后的结果是<hello,3>、<kitty,1>、<tom,2>，第二个mapper读取的文件中有两个hello和两个tom，经combiner处理之后的结果是<hello,2>、<tom,2>，然后把这些数据交给shuffle处理，shuffle处理后的结果是<hello,{3,2}>、<kitty,{1}>、<tom,{2,2}>，然后把这些数据交给reducer处理。而且我们可以看到经过Combiner处理后最终的结果并没有变化，这就是可插拔的。
那么我们怎么使用Combiner呢，如下图所示，我们在Job中设置CombinerClass（job.setCombinerClass(WCReeducer.class)），其实Combiner是特殊的Reducer，因此如果是可插拔的话，我们可以把Reducer作为Combiner，如果不可插拔，我们可以定义一个Reducer来处理我们特殊的逻辑，然后在job中进行配置。
