我想我已经找到答案了。是的，即使数据比reduce的内存大，也可以在一个reducer中执行任何map任务。在shuffle阶段，reducer将数据从mapper复制到reducer的内存中，并对其进行排序，直到溢出为止。一旦内存溢出，部分数据就存储在reducers本地磁盘中，并开始获取新值。一旦它再次溢出，它就会将新数据与先前存储的文件合并。合并文件保持排序方式（可能使用外部合并排序）。一旦对中间键执行了洗牌操作，值对将以排序方式存储。然后对该数据执行reduce任务。在对数据进行排序时，通过在内存中一次获取一块数据，可以很容易地在内存中进行聚合。