Map/Reduce
Map 和 Reduce 分别支持对应的 map/reduce 方法，setup 及 cleanup 方法。setup 方法在 map/reduce 方法之前调用，每个 Worker 调用且仅调用一次。
cleanup 方法在 map/reduce 方法之后调用，每个 Worker 调用且仅调用一次。
相关的使用示例请参见
示例程序。
排序
支持将Map 输出的 key record中的某几列作为排序（Sort）列，不支持您自定义的比较器（comparator）。您可以在排序列中选择某几列作为 Group列，不支持您自定义的 Group 比较器。Sort 列一般用来对您的数据进行排序，而 Group 列一般用来进行二次排序。
相关的使用示例请参见
二次排序源代码。
哈希
支持设置哈希（partition）列及用户自定义哈希函数（partitioner）。哈希列的使用优先级高于自定义哈希函数。
哈希函数用于将 Map 端的输出数据按照哈希逻辑分配到不同的 Reduce Worker 上。
归并
归并（Combiner）函数将 Shuffle 阶段相邻的 Record 进行归并。您可以根据不同的业务逻辑选择是否使用归并函数。
归并函数是 MapReduce 计算框架的一种优化，通常情况下，Combiner 的逻辑与 Reduce 相同。当 Map 输出数据后，框架会在 Map 端对相同 key 值的数据进行本地的归并操作。
相关的使用示例请参见
WordCount 代码示例。
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您提到的Map/Reduce、排序、哈希、归并都是Apache Hadoop MapReduce框架中的核心概念，它们共同构成了分布式数据处理的关键机制。下面我将结合阿里云的产品和服务来解释这些概念如何在实际应用中发挥作用。
Map/Reduce是Hadoop的核心计算模型，广泛应用于大数据处理场景。在阿里云上，您可以使用MaxCompute（原名ODPS）来实现类似的功能。MaxCompute是一个全托管的、面向分析的大数据处理服务，它内部实现了类似于Map/Reduce的分布式计算模型，但对用户更加友好，隐藏了底层细节，使得用户可以更专注于业务逻辑而非基础设施管理。
在MaxCompute中，虽然直接配置排序列和Group列的方式可能不如开源Hadoop灵活（比如自定义比较器），但它提供了丰富的SQL语法和UDF（用户自定义函数）支持，允许用户通过SQL查询或者自定义函数实现复杂的数据排序和分组逻辑。例如，您可以利用ORDER BY子句进行基本排序，以及DISTRIBUTE BY和SORT BY结合实现类似Hadoop中的二次排序效果。
哈希分区在MaxCompute中是自动管理的，系统会根据数据分布和作业特性智能地分配任务到不同的计算节点。尽管直接指定哈希列或自定义哈希函数的灵活性有限，但MaxCompute的优化引擎能够高效地处理大规模数据分区，确保数据均衡分布，提高处理效率。
MaxCompute虽然没有直接暴露Combiner作为独立配置，但其优化机制会在适当的情况下自动应用类似Combiner的逻辑来减少网络传输量，提升效率。这通常体现在对聚合操作的优化上，比如在执行COUNT、SUM等操作时，系统会尽可能在Map端完成部分聚合，以减少Reduce阶段的数据传输量。
示例程序: 在MaxCompute中，您可以通过编写SQL脚本或者使用Java/Python SDK来实现MapReduce逻辑。例如，实现一个WordCount功能，可以直接用SQL语句完成，而无需显式定义Map和Reduce函数。
二次排序源代码: 虽然直接修改排序逻辑不如Hadoop灵活，但通过组合DISTRIBUTE BY, SORT BY等命令，可以在一定程度上模拟二次排序的效果。
WordCount代码示例: 在MaxCompute中，实现WordCount非常简单，通常只需一行SQL：
SELECT word, COUNT(*) AS count FROM table GROUP BY word;
综上所述，阿里云MaxCompute为用户提供了高性能、易用的大数据处理能力，虽然某些底层细节（如直接配置哈希函数或自定义排序比较器）不如开源Hadoop灵活，但通过高级抽象和自动化优化，大大简化了大数据处理的复杂度，提升了开发效率和资源利用率。
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