在MapTask中，缓冲区数据溢写（Spill）到磁盘前的排序是分区内的排序，而非分区间（全局）的排序。具体过程如下：
1. 分区（Partitioning）优先
- MapTask处理输入数据生成键值对（
<key, value>）时，会首先根据Partitioner（默认是HashPartitioner）计算每个键对应的分区号（partition ID），即决定该键值对属于哪个Reduce任务处理的分区。 - 缓冲区内的数据按分区号分组，相同分区的数据被分配到同一内存区域。
2. 分区内排序（Sort within Partition）
- 排序发生在每个分区内部：在溢写前，每个分区的数据会根据
key进行排序（默认按字典序，可通过RawComparator自定义）。 - 分区间无全局排序：不同分区的数据在溢写时彼此独立，不会跨分区排序。例如，分区1的数据按
key1排序，分区2的数据按key2排序，但分区1和分区2的key1与key2之间没有顺序关系。
3. 溢写（Spill）到磁盘
- 每个分区的排序后的数据会单独写入磁盘文件（如
spill0.out,spill1.out），且每个文件内部分区数据保持有序。 - 最终，所有溢写文件会被合并（Merge）成一个分区有序的输出文件，合并过程保证同一分区的数据仍按
key有序。
4. 总结
| 阶段 | 排序范围 | 说明 |
|---|---|---|
| 分区（Partition） | 分区间划分 | 数据按partition ID分组，决定Reduce任务处理范围。 |
| 排序（Sort） | 分区内按key排序 | 每个分区的数据单独排序，分区间无全局顺序。 |
| 溢写（Spill） | 保持分区内有序 | 合并后的最终输出文件中，同一分区的数据有序，不同分区间仍无序。 |
示例
假设Reduce任务数为2，MapTask生成以下键值对：
(apple, 1), (banana, 1), (cat, 1), (dog, 1)
- 分区：假设
HashPartitioner将apple和cat分到分区0，banana和dog分到分区1。 - 排序：
- 分区0内排序结果：
(apple, 1) → (cat, 1) - 分区1内排序结果：
(banana, 1) → (dog, 1)
- 分区0内排序结果：
- 结果：分区0和分区1各自有序，但分区0的
apple与分区1的banana之间无顺序关系。
为何不进行分区间全局排序？
- 性能考虑：全局排序需要将所有数据加载到内存，对大规模数据不现实。
- Reduce阶段需求：每个Reduce任务仅需处理自己分区的有序数据，最终结果的多分区有序性由业务逻辑决定（例如：若只有一个Reduce任务，则等同于全局排序）。
因此，Map端的排序是分区内有序，而分区间无序。全局有序需通过单Reduce任务或自定义逻辑实现。
