小结排序：
1、如果只需要对数据进行过滤，筛选只需要编写Mapper类，不需要Reduce类，此时在Driver中要执行下面一条语句
Job。setNumReduceTask(0)；
2、如果需要对数据集进行分组（group by）、排序（order by）、表连接（join）、排重（distinct）等操作，则
需要编写Reduce类，因为这些操作都是基于MapTask的输出建（Key）来完成
3、如果既有分组又有派讯则只能使用两个MapReduce作业来完成，因为分组和排序会涉及到两次Shuffle过程
分组和排序的本质为？
分组是基于排序来完成的，也就是说分组之前已经经过了排序，从MapTask到ReduceTask的Shuffle过程所使用的默
认排序是升序，排序就是比较值的大小：
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数字类型：直接根据数值大小进行比较
字符串类型：根据字典序列（ASCII码值大小）进行排序
MapTask本地数据统计：Combiner---
-------------使用卡宾类需要注意问题：
1、卡宾类与普通的Reducer类都是一样的，继承与Reducer类
2、卡宾类的统计算法对于ReduceTask而言必须具有可拆解性，否则不能使用卡宾
3、如果卡宾类的算法与Reducer的算法是完全一致的，则可直接将编写的Reducer类作为卡宾类使用
wcJob.setCombinerClass(WordCountReducer.class);
Hadoop中的分布式缓存：分发在磁盘上，spark