简述Hadoop的Combiner的作用 ？

Hadoop的Combiner在MapReduce过程中扮演着重要的角色。它的主要作用是在Map阶段输出数据之后，但在数据传输到Reducer之前，对Map输出的数据进行一次局部聚合操作。通过局部聚合，Combiner可以将具有相同键的数据合并在一起，从而大大减少需要传输到Reducer的数据量。

具体来说，Combiner可以在Mapper每次溢写到磁盘的时候进行操作，也可以在单个MapTask的所有（或部分）的map()都溢写完成后进行归并操作。在每个分区内部，Combiner会进行简单合并，从而进一步减少数据量。

这种局部合并的好处是显而易见的。首先，它降低了网络传输的开销，特别是在处理大规模数据时，网络传输往往是性能瓶颈之一。其次，通过减少传输到Reducer的数据量，Combiner能够减轻Reducer的负担，从而提高整个作业的性能。最后，Combiner还能够提前对部分数据进行聚合，为Reducer阶段提供更准确的数据预览，有助于优化后续处理。

总之，Hadoop的Combiner通过局部聚合Map阶段输出的数据，减少了数据传输量，提高了作业的整体性能。它在大规模数据处理任务中发挥着重要作用，有助于降低网络传输开销、减轻Reducer的负担，并优化整体性能。