简述Reduce阶段都发生了什么，有没有进行分组 ？
参考答案：
在Hadoop的MapReduce框架中，Reduce阶段是整个数据处理流程的关键组成部分。在这一阶段，主要发生了以下几个核心步骤：
首先，Map阶段产生的中间结果，经过Shuffle和Sort过程后，会传输到Reduce阶段。Shuffle是一个将Map任务的输出进行归并、排序并划分给对应Reduce任务的过程，确保具有相同key的数据能够进入同一个Reduce任务。Sort则是对这些数据进行排序，以便Reduce任务能够更高效地处理。
接着，Reduce任务开始执行。每个Reduce任务会处理一组具有相同key的value值。这意味着在Reduce阶段之前，数据已经按照key进行了分组。默认情况下，Hadoop的MapReduce框架会根据key的相同性进行分组，即所有具有相同key的value值会被分配到同一个Reduce任务中进行处理。
因此，可以说Reduce阶段本身并没有进行数据的分组，而是依赖于之前的Shuffle和Sort过程，以及MapReduce框架的默认分组规则。Reduce阶段的主要工作是处理这些已经分好组的数据，通常包括对每个key对应的所有value值进行聚合、计算或其他操作。
总结来说，Reduce阶段是对Map阶段产生的中间结果进行进一步处理的过程，它依赖于之前的分组和排序操作，并对每个key对应的value值进行聚合或计算。在这个过程中，数据的分组是由MapReduce框架在Reduce阶段之前自动完成的。