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在MapReduce中，默认的分区机制是基于键(key)的哈希分区(Hash Partitioning)。MapReduce框架将Map阶段产生的键值对按照键进行哈希运算，然后将结果对分区数取模，从而确定每个键值对应的分区。这样可以确保具有相同键的键值对会被分配到相同的分区，方便后续的Reduce阶段进行处理。

以下是MapReduce中默认的分区机制的主要步骤：

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在Map阶段，每个Mapper任务生成一系列的键值对。这些键值对将被传递到Reducer任务进行处理。

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对于每个键值对的键，MapReduce框架使用一个哈希函数进行计算。这个哈希函数的设计通常是为了均匀地将键分布到不同的分区。

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计算得到的哈希值被分区数取模(%)。这个结果确定了键值对所属的分区。

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框架将具有相同哈希值(在相同分区的键)的键值对存储到相同的分区中。这个分区信息将被用于后续的Shuffle和Sort阶段，确保相同键的所有值都会被传递到同一个Reducer任务。

默认情况下，分区数等于Reduce任务的数量，可以通过配置文件来设置。这样，每个Reduce任务负责处理一个或多个分区中的数据。

这种哈希分区机制的优点是能够在保证负载均衡的同时，确保相同键的数据最终会被发送到同一个Reducer任务中，以便执行合并操作。然而，有时候用户可能需要自定义分区策略，这可以通过实现自定义的Partitioner类来实现。