在Hadoop中，排序是MapReduce框架中最重要的操作之一，Map Task和Reduce Task都会对数据按照key排序，不管逻辑上是否真的需要排序，任何程序中的数据都会被排序，这是Hadoop的默认行为。
[b]MapReduce中使用了两种排序算法：快速排序和优先队列。在Map和Reduce Task的缓冲区使用的是快速排序，而对磁盘上的IFile文件合并使用的是优先队列。[/b]
在学习Hadoop中实现的快速排序之前，我们先来回顾一下之前的三篇文章[url=http://flyingdutchman.iteye.com/blog/1864700]快速排序及改进[/url]、[url=http://flyingdutchman.iteye.com/blog/1864667]取中位数的算法[/url]和[url=http://flyingdutchman.iteye.com/blog/1864700]三向切分的快速排序算法：有大量重复元素的快速排序[/url]，MapReduce中使用的快速排序在经典的快速排序之上进行了一些列的优化，具体优化处理如下：
1)、由于快速排序的分割基数(基数左边的数都不大于该基数，而右边的都不小于该基数)选择的好坏直接影响快速排序的性能，最坏的情况是划分过程中是中产生两个极端不对称称的子序列——一个长度为1而另一个长度为n-1，此时有最坏的时间复杂度O(N^2)，为了减小出现划分严重不对称的可能性，Hadoop将序列的守卫和中间元素中的中位数作为选择的分割基数；
2)、子序列的划分方法，Hadoop使用了两个索引i和j分别从左右两端进行扫描，并让索引i扫描到大于等于分割基数为止，索引j扫描到小于等于分割基数为止，然后交换两个元素，重复这个过程直到两个索引相遇；
3)、对相同的元素的优化，在每次划分子序列时，将于分割基数相同的元素放在中间位置，让他不再参与后续的递归处理，即将序列划分为三部分：小于分割基数、等于分割基数和大于分割基数；
4)、当子序列中元素数小于13时，直接使用插入排序算法，不在递归。
对于这四种处理，再对照之前我们学过的《快速排序及改进》、《取中位数的算法》和《三向切分的快速排序算法：有大量重复元素的快速排序》，看看都用到了那些知识？
具体实现代码如下：
/*
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*/
package org.apache.hadoop.util;
/**
* An implementation of the core algorithm of QuickSort.
*/
public final class QuickSort implements IndexedSorter {
private static final IndexedSorter alt = new HeapSort();
public QuickSort() { }
private static void fix(IndexedSortable s, int p, int r) {
if (s.compare(p, r) > 0) {
s.swap(p, r);
}
}
/**
* Deepest recursion before giving up and doing a heapsort.
* Returns 2 * ceil(log(n)).
*/
protected static int getMaxDepth(int x) {
if (x <= 0)
throw new IllegalArgumentException("Undefined for " + x);
return (32 - Integer.numberOfLeadingZeros(x - 1)) << 2;
}
/**
* Sort the given range of items using quick sort.
* {@inheritDoc} If the recursion depth falls below {@link #getMaxDepth},
* then switch to {@link HeapSort}.
*/
public void sort(IndexedSortable s, int p, int r) {
sort(s, p, r, null);
}
/**
* {@inheritDoc}
*/
public void sort(final IndexedSortable s, int p, int r,
final Progressable rep) {
sortInternal(s, p, r, rep, getMaxDepth(r - p));
}
private static void sortInternal(final IndexedSortable s, int p, int r,
final Progressable rep, int depth) {
if (null != rep) {
rep.progress();
}
while (true) {
if (r-p < 13) {
for (int i = p; i < r; ++i) {
for (int j = i; j > p && s.compare(j-1, j) > 0; --j) {
s.swap(j, j-1);
}
}
return;
}
if (--depth < 0) {
// give up
alt.sort(s, p, r, rep);
return;
}
// select, move pivot into first position
fix(s, (p+r) >>> 1, p);
fix(s, (p+r) >>> 1, r - 1);
fix(s, p, r-1);
// Divide
int i = p;
int j = r;
int ll = p;
int rr = r;
int cr;
while(true) {
while (++i < j) {
if ((cr = s.compare(i, p)) > 0) break;
if (0 == cr && ++ll != i) {
s.swap(ll, i);
}
}
while (--j > i) {
if ((cr = s.compare(p, j)) > 0) break;
if (0 == cr && --rr != j) {
s.swap(rr, j);
}
}
if (i < j) s.swap(i, j);
else break;
}
j = i;
// swap pivot- and all eq values- into position
while (ll >= p) {
s.swap(ll--, --i);
}
while (rr < r) {
s.swap(rr++, j++);
}
// Conquer
// Recurse on smaller interval first to keep stack shallow
assert i != j;
if (i - p < r - j) {
sortInternal(s, p, i, rep, depth);
p = j;
} else {
sortInternal(s, j, r, rep, depth);
r = i;
}
}
}
}
