MaxCompute用户指南：MapReduce：功能介绍：基本概念

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。