在MapReduce框架中，ReduceTask的排序主要包括两种方式：排序（Sort）和分组（Grouping）。这些排序操作发生在不同的阶段，以确保数据按键进行处理。

一、ReduceTask的排序方式

1. 排序（Sort）：
   • 这是对键进行排序的过程。在shuffle过程中，来自不同Mapper的键值对会被传输到Reducer，并按照键进行排序。
   • 常用的排序方式有部分排序、全排序、辅助排序、二次排序、自定义排序。
2. 分组（Grouping）：
   • 在Reducer处理数据之前，会将相同键的键值对分组。这个分组操作通常是在排序之后进行的，以便Reducer可以一次性处理所有相同键的值。

二、排序发生的阶段

1. Shuffle阶段：

   • Mapper端的排序： 在Mapper端，Mapper输出的键值对首先被分区（Partitioning）并在每个分区内进行排序。这个排序在Mapper任务结束时发生，并且是对Mapper本地数据的排序。
   • 数据传输和合并： 在数据传输到Reducer的过程中，会进行本地合并（Combining）操作。Combiner也会对数据进行局部的排序，以减少传输数据量。

2. Sort阶段（Reducer端）：

   • 合并和排序： 当数据到达Reducer端时，Reducer会接收到来自不同Mapper的分区数据，这些数据会被合并并按照键进行全局排序。这是一个多路归并排序（Merge Sort）过程，确保所有相同键的值都在一起。
   • 分组： 在排序完成后，Reducer会对相同键的值进行分组，以便Reducer可以依次处理每组键值对。

三、排序的具体过程

1. Mapper输出排序：

           Mapper任务结束时会对输出的键值对进行排序，并写入本地磁盘。这是一个基于内存的排序操作，通常使用快速排序或归并排序算法。

2. Shuffle和合并：

           在数据传输过程中，Reducer会接收来自多个Mapper的数据，这些数据会被临时存储，并按照键进行初步合并和排序。

3. Reducer端排序：

           Reducer从多个Mapper接收数据后，会对这些数据进行多路归并排序，将数据按照键进行全局排序。

4. 分组和处理：

           排序完成后，Reducer会将相同键的值进行分组，生成一组键值对列表。然后Reducer会依次处理每个键及其对应的值列表。