MapReduce和Spark中的shuffle过程都涉及数据传输，可能导致异常。处理方法包括：优化数据分区以减少数据传输量；调整内存和磁盘缓冲区大小；检查网络连接和节点状态；使用压缩技术减少数据传输时间；确保所有节点时钟
MapReduce中的Combiner作用是在Map阶段对输出的键值对进行局部汇总，减少数据量，从而优化Shuffle过程。它可以减少网络传输的数据量和减轻Reduce阶段的负载，提高整体性能。MapReduce中的Combiner作用（图片来源网络
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