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Map的结果，会通过partition分发到Reducer上，Reducer做完Reduce操作后，通过OutputFormat，进行输出，下面我们就来分析参与这个过程的类。
Mapper的结果，可能送到可能的Combiner做合并，Combiner在系统中并没有自己的基类，而是用Reducer作为Combiner的基类，他们对外的功能是一样的，只是使用的位置和使用时的上下文不太一样而已。
Mapper最终处理的结果对<key, value>，是需要送到Reducer去合并的，合并的时候，有相同key的键/值对会送到同一个Reducer那，哪个key到哪个Reducer的分配过程，是由Partitioner规定的，它只有一个方法，输入是Map的结果对<key, value>和Reducer的数目，输出则是分配的Reducer（整数编号）。系统缺省的Partitioner是HashPartitioner，它以key的Hash值对Reducer的数目取模，得到对应的Reducer。
Reducer是所有用户定制Reducer类的基类，和Mapper类似，它也有setup，reduce，cleanup和run方法，其中setup和cleanup含义和Mapper相同，reduce是真正合并Mapper结果的地方，它的输入是key和这个key对应的所有value的一个迭代器，同时还包括Reducer的上下文。系统中定义了两个非常简单的Reducer，IntSumReducer和LongSumReducer，分别用于对整形/长整型的value求和。
Reduce的结果，通过Reducer.Context的方法collect输出到文件中，和输入类似，Hadoop引入了OutputFormat。OutputFormat依赖两个辅助接口：RecordWriter和OutputCommitter，来处理输出。RecordWriter提供了write方法，用于输出<key, value>和close方法，用于关闭对应的输出。OutputCommitter提供了一系列方法，用户通过实现这些方法，可以定制OutputFormat生存期某些阶段需要的特殊操作。我们在TaskInputOutputContext中讨论过这些方法（明显，TaskInputOutputContext是OutputFormat和Reducer间的桥梁）。
OutputFormat和RecordWriter分别对应着InputFormat和RecordReader，系统提供了空输出NullOutputFormat（什么结果都不输出，NullOutputFormat.RecordWriter只是示例，系统中没有定义），LazyOutputFormat（没在类图中出现，不分析），FilterOutputFormat（不分析）和基于文件FileOutputFormat的SequenceFileOutputFormat和TextOutputFormat输出。
基于文件的输出FileOutputFormat利用了一些配置项配合工作，包括mapred.output.compress：是否压缩；mapred.output.compression.codec：压缩方法；mapred.output.dir：输出路径；mapred.work.output.dir：输出工作路径。FileOutputFormat还依赖于FileOutputCommitter，通过FileOutputCommitter提供一些和Job，Task相关的临时文件管理功能。如FileOutputCommitter的setupJob，会在输出路径下创建一个名为_temporary的临时目录，cleanupJob则会删除这个目录。
SequenceFileOutputFormat输出和TextOutputFormat输出分别对应输入的SequenceFileInputFormat和TextInputFormat，我们就不再详细分析啦。
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Hadoop源代码分析（mapreduce.lib.partition/reduce/output）
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