用mr处理大数据经常遇到数据不平衡的情况，这里的数据不平衡指的是，数据中有少部分key集中了大量的数据，导致其它的reduce都运行完了，只剩几个reduce在跑。这种情况一般有如下三种解决方法(原理都差不多)。

1、重写partitioner

　　如果一个key对应的数据过过，那么可以在partitioner中对这个key进行分箱。通常做法是，在hash(key)后面加上一个字符串或数字，来把相同的key分发到不同的reduce中去。这里需要注意的是分多少个箱要估计一下，一般情况下，可根据key对应的数据规模粗略算一下，与其它的key的规模差不多即可，如果不知道规模的话，那就试验几个好了。这么做有一个问题，就是如果这个key的数据如果要与其它数据关联，则比较麻烦了，如果不想之后再写一个job处理，那么就需要把另一份数据也按照这个partitioner的分发方式分发。这会导致另一份数据产生大量冗余，如果另一份数据量大的话，推荐还是再写一个job进行关联。否则suffile阶段压力太大。

2、combiner

　　combiner运行的意义就是使map的输出更紧凑，使得写到本地磁盘和传给reduce的数据更少。这个不多说了。

3、根据业务

　 a、根据业务找出一个重复少，可以把当前key分箱的字段。把key与这个字段组合成新key。（原理与重写partitioner相似）

b、拆分成多步处理。