一个MapReduce作业由Map阶段和Reduce阶段两部分组成，这两阶段会对数据排序，从这个意义上说，MapReduce框架本质就是一个Distributed Sort。
在Map阶段，Map Task会在本地磁盘输出一个按照key排序(采用的是快速排序)的文件(中间可能产生多个文件，但最终会合并成一个)，在Reduce阶段，每个ReduceTask会对收到的数据排序，这样数据便按照key分成了若干组，之后以组为单位交给reduce方法处理。
很多人的误解在Map阶段，如果不使用Combiner便不会排序，这是错误的，不管你用不用Combiner，MapTask均会对产生的数据排序(如果没有ReduceTask，则不会排序，实际上Map阶段的排序就是为了减轻Reduce端排序负载)。
由于这些排序是MapReduce自动完成的，用户无法控制，因此，在hadoop1.x中无法避免，也不可以关闭，但hadoop2.x是可以关闭的(将reducetask设置为0)。
