maptask 在缓冲区数据溢写到磁盘前的排序，是分区间的排序，还是分区内的排序？

在MapTask中，缓冲区数据溢写（Spill）到磁盘前的排序是分区内的排序，而非分区间（全局）的排序。具体过程如下：

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1. 分区（Partitioning）优先

• MapTask处理输入数据生成键值对（<key, value>）时，会首先根据Partitioner（默认是HashPartitioner）计算每个键对应的分区号（partition ID），即决定该键值对属于哪个Reduce任务处理的分区。
• 缓冲区内的数据按分区号分组，相同分区的数据被分配到同一内存区域。

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2. 分区内排序（Sort within Partition）

• 排序发生在每个分区内部：在溢写前，每个分区的数据会根据key进行排序（默认按字典序，可通过RawComparator自定义）。
• 分区间无全局排序：不同分区的数据在溢写时彼此独立，不会跨分区排序。例如，分区1的数据按key1排序，分区2的数据按key2排序，但分区1和分区2的key1与key2之间没有顺序关系。

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3. 溢写（Spill）到磁盘

• 每个分区的排序后的数据会单独写入磁盘文件（如spill0.out, spill1.out），且每个文件内部分区数据保持有序。
• 最终，所有溢写文件会被合并（Merge）成一个分区有序的输出文件，合并过程保证同一分区的数据仍按key有序。

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4. 总结

阶段	排序范围	说明
分区（Partition）	分区间划分	数据按partition ID分组，决定Reduce任务处理范围。
排序（Sort）	分区内按key排序	每个分区的数据单独排序，分区间无全局顺序。
溢写（Spill）	保持分区内有序	合并后的最终输出文件中，同一分区的数据有序，不同分区间仍无序。

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示例

假设Reduce任务数为2，MapTask生成以下键值对：

(apple, 1), (banana, 1), (cat, 1), (dog, 1)

• 分区：假设HashPartitioner将apple和cat分到分区0，banana和dog分到分区1。
• 排序：
  • 分区0内排序结果：(apple, 1) → (cat, 1)
  • 分区1内排序结果：(banana, 1) → (dog, 1)
• 结果：分区0和分区1各自有序，但分区0的apple与分区1的banana之间无顺序关系。

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为何不进行分区间全局排序？

• 性能考虑：全局排序需要将所有数据加载到内存，对大规模数据不现实。
• Reduce阶段需求：每个Reduce任务仅需处理自己分区的有序数据，最终结果的多分区有序性由业务逻辑决定（例如：若只有一个Reduce任务，则等同于全局排序）。

因此，Map端的排序是分区内有序，而分区间无序。全局有序需通过单Reduce任务或自定义逻辑实现。