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分析&回答
1，如果预聚合不影响最终结果，可以使用conbine，提前对数据聚合，减少数据量。使用combinner合并,combinner是在map阶段,reduce之前的一个中间阶段,在这个阶段可以选择性的把大量的相同key数据先进行一个合并,可以看做是local reduce,然后再交给reduce来处理。
2，使用2次mr的方式。第一次mr，在map输出是给key加上一个前缀，则可以把相同的key分配到不同的reduce聚合，可以实现同一个key数据量大的问题；第二次mr对把第一次mr输出的数据的key去掉前缀，在聚合。
3，增加reduce个数，提示并行度。最容易造成的结果就是大量相同key被partition到一个分区,从而一个reduce执行了大量的工作,而如果我们增加了reduce的个数,这种情况相对来说会减轻很多,毕竟计算的节点多了,就算工作量还是不均匀的,那也要小很多。
4，自定义分区，自定义散列函数，把数据均匀分配到不同reduce。
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