MapReduce 排序过程分析

【1】Hadoop默认的排序算法，只会针对key值进行排序，按照字典顺序排序

【2】二次排序，在一个数据文件中，首先按照key排序。在key相同的情况下，再按照value大小排序。难度在于要同时参考两列的数据，可以将一行中的两列值封装到bean中。实现WritableComparable接口，重写compareTo进行排序，指定比较规则，实现二次排序，具体可参见博客

【3】全局排序
1、使用一个Reducer
优点：实现简单
缺点：没有利用分布式

2、重写Partioner类
通过重写Partition类，把key在一个范围内的发往一个固定的Reducer，这样在一个Reducer内key是全排序的，在Reducer之间按照序号也是排好序的。比如key代表的是一个年龄，可以把数据输出到10个Reducer。1-10岁之间发往第0个Reducer，11-20发往第2个Reducer，以此类推。但是这样做有两个缺点：

1. 当数据量大时会出现OOM（内存用完了）
2. 会出现数据倾斜

3、 TotalOrderPartitioner类
Hadoop提供TotalOrderPartitioner 类用于实现全局排序的功能，并且解决了OOM和数据倾斜的问题。TotalOrderPartitioner类提供了数据采样器，对key值进行部分