本文主要是介绍【硬刚Hadoop】HADOOP MAPREDUCE（9）：MapReduce内核源码解析（2）ReduceTask工作机制，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
本文是对《【硬刚大数据之学习路线篇】从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)》的Hadoop部分补充。
1．ReduceTask工作机制
ReduceTask工作机制，如图4-19所示。
图4-19 ReduceTask工作机制
（1）Copy阶段：ReduceTask从各个MapTask上远程拷贝一片数据，并针对某一片数据，如果其大小超过一定阈值，则写到磁盘上，否则直接放到内存中。
（2）Merge阶段：在远程拷贝数据的同时，ReduceTask启动了两个后台线程对内存和磁盘上的文件进行合并，以防止内存使用过多或磁盘上文件过多。
（3）Sort阶段：按照MapReduce语义，用户编写reduce()函数输入数据是按key进行聚集的一组数据。为了将key相同的数据聚在一起，Hadoop采用了基于排序的
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