在很多MapReduce应用的场景中，假设能在向reducer分发mapper结果之前做一下“本地化Reduce”.一wordcount为样例，假设作业处理中的文件单词中"the"出现了574次，存储并shuffling一次（“the”,574）key/valuthe对照很多次（"the",1)更有效。
这个过程叫做合并(Combiner).
hadoop 通过扩展MapReduce框架，在mapper何reducer之间添加了一个combine攻克了了这些瓶颈问题。你能够把combiner是为reducer的助手。它致力于降低mapper的输出以降低reducer上的压力。假设我们定义了一个combiner，MapReduce使用它的次数能够使0次。1次或者很多其它次。为了让combiner能正常的工作，它和reducer的数据转换必须等价。假设我们去掉了combine。reducer的输入应该是不变化的。
当combiner被应用于中间数据中的随意子集时，仍然须要保持等价的转换特性。
在一些场景下。combine的角色时十分明显的。
假设reducer只处理分配性函数。如max，min和count时，我们能够直接使用使用reducer作为combiner，可是有时候很多实用的函数不是分配性的。
我们就能够重写当中的一些函数，比如求average，从而调用combiner
