前言：

        Mapreduce框架就是map->reduce,其中Map中的<key,value>是偏移量和行值，在其之前会使用job.setInputFormatClass定义的InputFormat将输入的数据集分割成小数据块splites，同时InputFormat提供一个RecordReder的实现。本例子中使用的是TextInputFormat，他提供的RecordReder会将文本的一行的行号作为key，这一行的文本作为value。这就是自定义Map的输入是<LongWritable, Text>的原因。

       之后调用Map类进行split，将其写入环形内存中，待其达到阀值时，对其的80%进行排序排序和分组，这都是在Map和Reduce之间完成，那么下面我们来看看这些函数类

一、分区

参考上一篇博客：http://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/47339755

二、排序

参考博客：http://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/48025805

按照Key进行排序，其实在每一个Map函数里就已经默认调用了job.setSortComparatorClass(Comparator.class)类进行了排序，但此时只不过对每一个Map函数接受的value（行值）的排序，这里所说的是map和reduce之间的排序，实现的是对所有的key进行排序

三、分组

job.setGroupingComparatorClass(GroupComparator.class);

如果用户想自定义排序方式，首先需要实现两个Comparator并将其按照上面的格式进行配置。每一个Comparator需要继承WritableComparator基类。如下所示：

public static class GroupComparator extends WritableComparator { protected GroupComparator() { super(IntPair.class, true); } @Override public int compare(WritableComparable w1, WritableComparable w2) { IntPair ip1 = (IntPair) w1; IntPair ip2 = (IntPair) w2; return IntPair.compare(ip1.getFirst(), ip2.getFirst()); } }

这一点在二次排序中深有体现：可以参考http://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/47315405