1. HashPartitioner 是默认的分区器，也可以用别的， 比如TotalOrderPartitioner， 也可以自定义开发。 第一个问题， 先回答为什么要分区 就是数据shuffle过程中的一种打散策略。 Hash散列化是最容易想到的。 2. 在MR当中会用到多次排序过程 特别是map输出到内存再溢写到磁盘时会产生大量的临时文件，这些小文件是不能直接交给Reducer处理的，而要进行一个合并的过程， 这个过程是带着map-key进行操作的 所以要用到归并排序。 在环形缓冲的内存区 使用快排， 原因我还没想到。 （https://blog.csdn.net/u010737756/article/details/114198358 ） 3. 先定义和回顾数据倾斜的概念， 然后再思考join这个过程的实现 （reduce把相同key分组做笛卡尔积） 如果大表小表的差异巨大， 表现为小表的数据量比较少但key却比较集中，导致分发到某一个或几个reduce上的数据比其他reduce多很多，易造成数据倾斜。 常常会采用mapjoin 优化这类问题