随机播放： mapreduce保证每个reduce的输入都是按键排序的。系统执行排序和排序的过程 transfers map outputs to the reducers as inputs 被称为洗牌。 排序： 排序发生在mapreduce程序的各个阶段，因此可以存在于map和reduce阶段。 请看一下这个图表 在Map上增加更多的描述并减少相位。 Map方面： 当map函数开始产生输出时，它不是简单地写入磁盘。在Map输出写入磁盘之前，线程首先 divides the data into partitions corresponding to the reducers 他们最终会被送到。在每个分区中 background thread performs an in-memory sort by key . 还原侧： 复制完所有map输出后，reduce任务将进入排序阶段（由于排序是在map端执行的，因此应该正确地称为合并阶段），这将合并map输出，并保持它们的排序顺序。这将分两轮进行。 来源：hadoop权威指南。
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随机播放：
mapreduce保证每个reduce的输入都是按键排序的。系统执行排序和排序的过程
transfers map outputs to the reducers as inputs被称为洗牌。排序：
排序发生在mapreduce程序的各个阶段，因此可以存在于map和reduce阶段。
请看一下这个图表
在Map上增加更多的描述并减少相位。
Map方面：
当map函数开始产生输出时，它不是简单地写入磁盘。在Map输出写入磁盘之前，线程首先
divides the data into partitions corresponding to the reducers他们最终会被送到。在每个分区中background thread performs an in-memory sort by key.还原侧：
复制完所有map输出后，reduce任务将进入排序阶段（由于排序是在map端执行的，因此应该正确地称为合并阶段），这将合并map输出，并保持它们的排序顺序。这将分两轮进行。
来源：hadoop权威指南。