我對MapReduce完全陌生，無法理解需要根據每個分區中的鍵對映射器輸出進行排序。最終，我們需要的是，一個減速器供給一個由多對<key,List of Values>組成的分區，並且每對中的密鑰不僅對於相應的分區是唯一的，而且對於被饋送到不同減速器的所有分區是唯一的。我們真的需要在MapReduce框架中進行排序嗎？
爲了做到這一點，需要在任何階段做sort。我們不能使用hash table來分組對應於相同密鑰的值嗎？
分解爲每個階段。在映射階段，對於每個輸出對，我們只需散列密鑰來查找分區號，然後將相應的對添加到屬於同一分區的所有這些對的鏈接列表中。所以最後，單個映射器獲得的輸出將是hashtable。其中對於每個分區編號，我們都有一個<key,value>對的鏈表，其中沒有任何基於密鑰的順序，即對於相似的鍵值沒有位置。
然後將來自不同映射器任務的分區混洗到reducer。我們現在需要確保我們先將所有對應於相同鍵的值（合併類型）分組，然後將這些合併的對<key,List of Values>提供給單獨的縮減器函數。在這裏我們可以再次使用hashtable來做同樣的事情，我們只需遍歷所有的分區，並且爲每個鍵映射它們到散列表中的索引，並將相應的值附加到散列表中的鏈表中。 與我們對每個映射器的輸出進行排序的方法相比，這種方法不會節省更多時間嗎？
我已經通過了link（我目前還不能在線程上發表評論，所以我寫了一個單獨的問題。）頂端回答中提到，
排序的減速可以節省時間，幫助它容易區分何時開始新的減少任務。簡單地說，當排序的輸入數據中的下一個鍵與前一個鍵不同時，它只是啓動一個新的減少任務。每個reduce任務都會獲取一組鍵值對，但必須調用reduce（）方法，該方法採用鍵列表（值）輸入，因此必須按鍵對值進行分組。這很容易做到，如果輸入的數據是在映射階段預先排序（本地），在減少相簡單歸併排序（因爲減速許多映射器獲得數據）
但是同樣我們可以做通過使用哈希表相同或我們不能？