reduce task的并行度，也就是同时开启了几个reduce task。分为两种情况：
1、如果我们自己定义了分区器，我们能够确定自己的分区器能够形成几个物理分区，加入我们要生成5个分区，那么我们要再driver中设置与分区数量相等的reduce task数量：
//默认值是1，手动设置为5
job.setNumReduceTasks(5);2、如果我们采用默认的分区器，也就是HashPartitioner，那么只需要根据实际情况在driver中设置若干个reduce task数量。默认的分区器非常智能，可以根据我们设置的reduce task数量产生相应的分区数量。
注意：
（1）如果reducetask=0，则表示没有reduce阶段，输出文件个数和map个数一致。
（2）reducetask默认数量为1，所以默认输出一个文件。
（3）如果数据分布不均匀，就有可能在reduce端产生数据倾斜。
（4）reducetask数量并不是任意设置的，要考虑业务需求。有些情况下需要计算全局结果，只能有一个reducetask。
（5）具体有多少个reducetask数量还需要考虑集群性能而定。
（6）如果分区数不是1，reducetask数量是1，则不执行分区过程，因为在maptask源码中执行分区的条件是reducenum数量大于1，不大于1肯定不执行。
（7）reduce task的数量并非越多越好，设置大量的reduce task数量可能会导致启动他们时间过长，造成矫枉过正，过犹不及。所以我们应该按照实际情况综合分析，设置合适的reduce task数量。
（1）Copy阶段：ReduceTask从各个MapTask上远程拷贝一片数据，并针对某一片数据，如果其大小超过一定阈值，则写到磁盘上，否则直接放到内存中。
（2）Merge阶段：在远程拷贝数据的同时，ReduceTask启动了两个后台线程对内存和磁盘上的文件进行合并，以防止内存使用过多或磁盘上文件过多。
（3）Sort阶段：按照MapReduce语义，用户编写reduce()函数输入数据是按key进行聚集的一组数据。为了将key相同的数据聚在一起，Hadoop采用了基于排序的策略。由于各个MapTask已经实现对自己的处理结果进行了局部排序，因此，ReduceTask只需对所有数据进行一次归并排序即可。
（4）Reduce阶段：reduce()函数将计算结果写到HDFS上。