在Hadoop中，Combiner是一种可选的中间处理步骤，它在Map任务输出数据后、Reduce任务输入数据前进行处理。Combiner的作用是在Map阶段输出数据后，在本地进行一些合并和聚合操作，以减少数据的传输量和提高整体的性能。

　　具体来说，Combiner的作用如下：

　　1. 数据压缩：Combiner可以将Map任务输出的数据进行压缩，减少数据的传输量，从而减少网络传输开销。它可以在本地对相同键的数据进行合并，将多个键值对合并为一个键值对，从而减少输出数据的大小。

　　2. 局部聚合：Combiner可以对相同键的数据进行局部聚合操作，从而减少数据传输到Reduce任务的数量。例如，对于Word Count任务，Combiner可以对Map任务输出的每个单词的计数进行局部求和，减少传输到Reduce任务的数据量。

　　3. 性能优化：Combiner的使用可以减少数据的传输量，从而减少整体的计算时间。通过在Map阶段进行局部合并和聚合，可以减少Reduce阶段的输入数据量，提高整体的处理效率。

　　需要注意的是，Combiner只对具有结合性(associative)和可交换性(commutative)的操作有效。也就是说，Combiner对于满足这些条件的操作可以实现结果的正确性，并且不影响最终的计算结果。但对于不满足这些条件的操作，使用Combiner可能会导致最终结果不准确。

　　在编写MapReduce程序时，可以选择是否使用Combiner，根据具体的场景和需求进行决策。对于适合使用Combiner的操作，使用它可以提高整体的性能和效率，减少数据的传输量，从而加快数据处理的速度。