一個(gè)MapReduce作業(yè)由Map階段和Reduce階段兩部分組成，這兩階段會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)排序，從這個(gè)意義上說(shuō)，MapReduce框架本質(zhì)就是一個(gè)Distributed Sort。在Map階段，Map Task會(huì)在本地磁盤輸出一個(gè)按照key排序（采用的是快速排序）的文件（中間可能產(chǎn)生多個(gè)文件，但最終會(huì)合并成一個(gè)），在Reduce階段，每個(gè)Reduce Task會(huì)對(duì)收到的數(shù)據(jù)排序，這樣，數(shù)據(jù)便按照Key分成了若干組，之后以組為單位交給reduce（）處理。很多人的誤解在Map階段，如果不使用Combiner便不會(huì)排序，這是錯(cuò)誤的，不管你用不用Combiner，Map Task均會(huì)對(duì)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)排序（如果沒(méi)有Reduce Task，則不會(huì)排序， 實(shí)際上Map階段的排序就是為了減輕Reduce端排序負(fù)載）。由于這些排序是MapReduce自動(dòng)完成的，用戶無(wú)法控制，因此，在hadoop 1.x中無(wú)法避免，也不可以關(guān)閉，但hadoop2.x是可以關(guān)閉的。?