Partitioner:
Partitioner的作用是决定Map Task产生的数据记录交给哪个Reduce Task处理。默认实现是：（key）mod R，其中R是Reduce Task个数。一般情况下，当需要按照key的一部分（不是全部，比如key的前三个字节）进行partition，或者按照key范围进行partition时，需要自定义Partitioner。
Combiner:
Combiner位于Map Task中，相当于local reducer，通常跟Reducer逻辑一样，作用是对Map Task数据进行局部汇总或者规约，以减少数据输出量。
数据倾斜：[hadoop 中数据倾斜会极大影响性能和效率。]
从另外角度看数据倾斜，其本质还是在单台节点在执行那一部分数据reduce任务的时候，由于数据量大，跑不动，造成任务卡住。若是这台节点机器内存够大，CPU、网络等资源充足，跑 80G 左右的数据量和跑10M 数据量所耗时间不是很大差距，那么也就不存在问题，
1. 数据频率倾斜——某一个区域的数据量要远远大于其他区域。
2. 数据大小倾斜——部分记录的大小远远大于平均值。
HDFS的体系结构，HDFS采用了主从（Master/Slave）结构模型，一个HDFS集群是由一个NameNode和若干个DataNode组成的。其中NameNode作为主服务器，管理文件系统的命名空间和客户端对文件的访问操作；集群中的DataNode管理存储的数据。HDFS允许用户以文件的形式存储数据。从内部来看，文件被分成若干个数据块，而且这若干个数据块存放在一组DataNode上。NameNode执行文件系统的命名空间操作，比如打开、关闭、重命名文件或目录等，它也负责数据块到具体DataNode的映射。DataNode负责处理文件系统客户端的文件读写请求，并在NameNode的统一调度下进行数据块的创建、删除和复制工作。