Hadoop shuffle的reduce端有什么操作？

在Hadoop MapReduce的shuffle阶段，reduce端主要执行以下操作：

1. 数据接收：Reduce节点从各个Map节点通过网络接收已经分区（按Key值）的数据。这些数据是经过Map端的Shuffle过程排序和分区后的输出。

2. 数据合并与排序：接收到Map端传来的数据后，Reduce节点会将来自不同Map任务、相同分区的数据进行合并。在这个过程中，会对所有数据进行排序，确保相同Key的键值对聚集在一起，并准备好供reduce函数处理。这个步骤对于确保每个Key对应的全部值都被reduce函数一次性处理至关重要。

3. 分组（可选）：在排序之后，如果启用了分组功能，具有相同Key的键值对会被组织成一组，这样reduce函数可以一次处理一个Key对应的所有值。

4. Reduce函数执行：最后，Reduce节点遍历排序并可能已分组的数据，对每个Key调用reduce函数。reduce函数将相同Key的所有值聚合或进一步处理，生成最终的输出键值对。

此过程确保了MapReduce作业的关键特性之一——能高效处理大规模分布式数据集，同时也支持用户自定义的聚合逻辑，以满足复杂的数据处理需求。