Hadoop之WritableComprale 排序
Hadoop只对key进行排序
排序是 MapReduce 框架中最重要的操作之一。Map Task 和 Reduce Task 均会对数据（按照 key）进行排序。
该操作属于 Hadoop 的默认行为。任何应用程序中的数据均会被排序，而不管逻辑上是否需要。
默认排序是按照字典顺序排序，且实现该排序的方法是快速排序。对于 Map Task，它会将处理的结果暂时放到一个缓冲区
中，当缓冲区使用率达到一定阈值后，再对缓冲区中的数据进行一次排序，并将这些有序数据写到磁盘上，而当数据处理完毕
后，它会对磁盘上所有文件进行一次合并，以将这些文件合并成一个大的有序文件。对于 Reduce Task，它从每个 Map Task
上远程拷贝相应的数据文件，如果文件大小超过一定阈值，则放到磁盘上，否则放到内存中。如果磁盘上文件数目达到一定阈
值，则进行一次合并以生成一个更大文件；如果内存中文件大小或者数目超过一定阈值，则进行一次合并后将数据写到磁盘
上。当所有数据拷贝完毕后，Reduce Task 统一对内存和磁盘上的所有数据进行一次合并。
部分排序（区内排序）
MapReduce 根据输入记录的键对数据集排序。保证输出的每个文件内部排序。
//实现在每个分区文件内部进行有序输出
//排序的实体类需要实现WritableComparable 重写 compareTo方法
//让实体类作为key 即可
全排序
如何用 Hadoop 产生一个全局排序的文件？最简单的方法是使用一个分区。但该方法在
处理大型文件时效率极低，因为一台机器必须处理所有输出文件，从而完全丧失了
MapReduce 所提供的并行架构。
替代方案：首先创建一系列排好序的文件；其次，串联这些文件；最后，生成一个全局
排序的文件。主要思路是使用一个分区来描述输出的全局排序。例如：可以为上述文件创建
3 个分区，在第一分区中，记录的单词首字母 a-g，第二分区记录单词首字母 h-n, 第三分区
记录单词首字母 o-z。
//排序的实体类需要实现WritableComparable 重写 compareTo方法
public class PhoneDataSortBean implements WritableComparable<PhoneDataSortBean> { private long up;
private long down;
private long sum; @Override
public String toString() {
return up +
"\t" + down +
"\t" + sum;
} public PhoneDataSortBean(long up, long down) {
this.up = up;
this.down = down;
this.sum = up + down;
} public PhoneDataSortBean() {
} public long getUp() {
return up;
} public void setUp(long up) {
this.up = up;
} public long getDown() {
return down;
} public void setDown(long down) {
this.down = down;
} public long getSum() {
return sum;
} public void setSum(long sum) {
this.sum = sum;
} @Override
public int compareTo(PhoneDataSortBean o) {
//按照总流量排序
return (int) (o.sum - this.sum);
} @Override
public void write(DataOutput dataOutput) throws IOException {
dataOutput.writeLong(this.down);
dataOutput.writeLong(this.up);
dataOutput.writeLong(this.sum);
} @Override
public void readFields(DataInput dataInput) throws IOException {
this.down = dataInput.readLong();
this.up = dataInput.readLong();
this.sum = dataInput.readLong();
}
}
辅助排序：（GroupingComparator 分组）
Mapreduce 框架在记录到达 reducer 之前按键对记录排序，但键所对应的值并没有被排
序。甚至在不同的执行轮次中，这些值的排序也不固定，因为它们来自不同的 map 任务且
这些 map 任务在不同轮次中完成时间各不相同。一般来说，大多数 MapReduce 程序会避免
让 reduce 函数依赖于值的排序。但是，有时也需要通过特定的方法对键进行排序和分组等
以实现对值的排序。
二次排序
在自定义排序过程中，如果 compareTo 中的判断条件为两个即为二次排序。
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