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张义目录0102Map-only优点reduce执行聚合Map-only优点1Map-only优点通常MapReduce作业同时具有map和reduce阶段。map阶段以键/值格式处理输入数据,并产生键/值对作为输出。reduce阶段接受map输出的每个键,遍历每个键的值，并产生零个或多个键/值对。有时不需要reduce阶段，比如在SQL语句中使用SELECT或WHERE子句时。在这种情况下，可以使用map-only作业来处理输入数据。Map-only优点map-only的作业不需要经历复杂的排序/shuffle阶段，因此运行速度非常快。在默认情况下，Hadoop始终为MapReduce作业配置单个reducer，即使开发人员正在运行map-only作业，不指定reducer类。Hadoop将mapper输出从map节点移动到reducer节点，导致不必要的网络开销。作为map-only作业的一部分，开发人员可以通过明确指定job.setNumReduceTasks(0)来使map-only作业运行得更快。reduce执行聚合2reduce执行聚合需要汇总的MapReduce作业（如SUM、MAX和GROUPBY子句）会有map和reduce阶段。开发人员可以通过使用map阶段执行部分计算来使作业更有效率。这将减少mapper需要发送到reducer的输出。如果在map中不执行部分计算，则mapper需要将其所有数据发送到reducer，并使它们执行计算，这更复杂了。这种情况下的reduce步骤用于执行聚合。reduce执行聚合在后边的课程中，我们将要学习开发人员如何利用MapReduceAPI的多个优化功能来增强MapReduce作业性能。比如说：
使用combiners提升MapRedu
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