Combiner（合并器）
在Hadoop中，Combiner（合并器）是一个可选的阶段，用于优化MapReduce任务的性能。它是在Map阶段输出之后、规约（reduction）之前执行的。
Combiner的作用是在Map任务的本地节点上对Map阶段的输出进行局部聚合。它接收Map任务输出的键值对，并将具有相同键的键值对进行合并和聚合操作，以减少数据传输量。通过使用Combiner，可以在Map阶段结束时局部减少数据量，从而降低了MapReduce任务整体的网络传输开销。
当执行Combiner时，它的输入类型和输出类型与Reducer相同，因为Combiner实际上就是一个Reducer的简化版本。然而，与Reducer不同的是，Combiner只在Map任务的本地节点上执行，并且对每个Map任务的输出进行局部处理。但需要注意的是，使用Combiner并不会改变MapReduce任务的结果，而仅仅是提供了性能上的优化。
总结起来，Combiner是一个可选的局部聚合阶段，在Map阶段结束后、Reducer阶段之前执行，用于减少MapReduce任务的网络传输量和提高性能。
规约（reduction）
规约（reduction）是指将Map阶段输出的键值对按照键进行合并和聚合操作。它是MapReduce编程模型的一个核心步骤，用于减少数据量和计算总结、汇总的结果。在规约过程中，具有相同键的键值对会被合并成一个键值对，并进行相应的聚合操作，从而减少最终输出的数据量。
分组（grouping）
分组（grouping）是指在规约之前，根据键对Map输出的键值对进行分类处理的过程。这样可以确保具有相同键的键值对被发送到同一个规约器（reducer）进行处理。通过对键进行分组，可以保证具有相同键的数据会被发送到同一个规约器，在该规约器上进行聚合操作。分组是为了减少数据传输量和提高规约器的效率。
分组是在规约之前对键值对进行分类，而规约是在分组后对具有相同键的键值对进行合并和聚合操作。