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Reducer可以用作Combiner的情况：

满足 a.b=b.a或者a.(b.c)=(a.b).c

Combiner能用就用，不一定是用Reducer来替代。

设置Reducer为Combiner类的方法：

job.setCombinerClass(WCReducer.class);

Partitioner Class：决定把k-v数据块发给哪个Reducer

Reducer Class：和mapper里面的方法几乎一模一样，工作流程不再赘述。

1. setup方法 框架只调用一次

2、reduce方法 

reduce(KEY key, Iterable<VALUE> values,Context context)

这个key呢，他可能来自不同的Mapper，他是一个集合。

就是简单一个对value求和

3.cleanup方法

4.run方法

Reducer处理完之后key-value发给 output format,

它也有2个方法

第一个是写记录，把Reducer拿过来的Key-Value 记录按自己的读取方式写到目标文件上。

第二个方法是我check一下，目标目录如果存在了，我不会覆盖原来的文件。（具体的还不是很清楚）

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