1.假设执行了100个Map器，并且减少了0。它会生成100个文件吗？
对。
所有个人都被分类了？
否。如果未使用还原器，则Map器的输出不进行排序。只有在存在缩减阶段时才进行排序。
所有Map器的输出是否排序？
不，出于同样的原因，如上所述。
2.减速机的输入是键->值。对于每个键，所有值都进行排序？
不。不过，钥匙是分类的。在shuffling阶段（reducer获得Map器的输出）之后，它合并对Map器的已排序输出键进行排序（因为有一个reduce阶段），当它开始减少时，这些键被排序。
3.假设执行了50个减速器。它会生成50个文件吗？
是的(除非使用倍数输出）
所有单个文件都已排序？
不可以。排序后的输入不能保证排序后的输出。输出取决于reduce方法中使用的算法。
所有减速机的输出是否排序？
不，原因和上面一样。但是，如果您使用一个identity reducer，也就是说，您只需在得到reducer时编写它的输入，那么reducer的输出将按reducer排序，而不是全局排序。
在mapreduce中是否有保证排序的地方？
排序发生在存在reduce阶段时，它应用于每个Map器的输出键和每个reducer的输入键中。如果您想对reducer的输入进行全局排序，可以使用单个reducer，也可以使用totalorderpartitioner，这有点棘手。。。