前言
在很多业务场景下，需要对原始的数据读取分析后，将输出的结果按照指定的业务字段进行排序输出，方便上层应用对结果数据进行展示或使用，减少二次排序的成本
在hadoop的MapReduce中，提供了对于客户端的自定义排序的功能相关API
MapReduce排序
- 默认情况下，MapTask 和ReduceTask均会对数据按照key进行排序
- 默认的排序按照字典序，且实现排序的方法是快排
MapReduce排序分类
1、部分排序
MapReduce根据输入记录的键值对数据集总体排序，确保输出的文件内部数据有序
2、全排序
最终的输出结果只有一个文件，且内部有序，实现方式是只设置一个ReduceTask，但是这种做法在处理的某个文件特别大的时候，效率会非常低，这也就丧失了MapReduce提供的并行处理任务的能力
3、辅助排序
在Reduce端对key进行分组，比如说，在接收的key为bean对象的时候，想让一个或多个字段相同的key进入到同一个reduce方法时，可以采用分组排序
4、二次排序
在自定义排序中，compareto的判断条件为两个或者多个时即为二次排序
自定义排序案例
还记得在序列化一篇中，那个针对手机号的峰