1.自定义分区：
2.默认分区：
mapreduce中会对key进行默认hash分区，使用的是Hashpartitioner：
调用Hashpartition中的getpartition方法，里面是使用key的hashcode，
观察Text类，里面有两个字段，byte数组和数组的长度，new Text（“zzd”）时会将字符串变为byte数组，（Longwritable里面是一个long字段，将传入的值转为long类型）。
观察它的hashcode方法，调用的是父类BinaryComparable中的hashcode
Text的继承结构：
观察父类BinaryComparable中的方法：
使用的是WritableComparator中的hashBytes方法：
继而调用hashByte方法：
这就是最终计算hashcode方法：
遍历输入的key转成的字节数组，每次做运算，最终计算出hashcode值。
所以只要放到Text中的字符一样，它们转成的byte数组也一样，那么它们的hashcode一定是一样的，也就会被分到同一个区中。所以可以在map函数外Text t=new Text();，然后在map函数内对t赋值，t.set(xxx),这样避免了频繁new Text对象，hashcode是根据放的值来计算的，不像普通对象，比如你在map外new一个Student s=new Student。在map中每次s.set(xxx) 这样它们的hashcode都是相同的，因为是同一个对象，它不像Text那样是根据传入的值来计算hashcode的，所以map的输出都会被分到同一个分区去，所以如果自定义对象时如果对分区有要求一定要自己重写分区方法，如根据ip分区等。而且reduce端，要重写groupingCompator来确立分组。
分区是这样的，同理排序也是根据传入的值来做的，默认升序。
再来看分组：
3、自定义分组：
4、默认分组：
WritableComparator类：
里面的比较字段：（两两相比） 自定义的key都是要实现WritableComparable接口的。
compare方法：
先将要比较的两个key通过反序列化构建出来key1、key2，因为反序列化时要使用反射来构建对象，所以自定义
然后调用类中另一个comapre方法：
点进去，最终调用的是Comparable接口的compareTo方法：
看里面的注释：其实就是使用自定义对象的equals方法，而自定义对象Order的equals使用的是父类Object中的方法，是使用==来比较，即比较地址！所以这些对象都是不同的，也就不会被分到同一个组中，所以要自己重写分组方法，使相同订单的对象被聚合到同一组中，再传到reduce中去处理。
对于如Text类，比较过程为：
会调用WritableComparator的compare方法：
看一下Text中的比较方法：是根据Text中放的值转化成的字节数组来比较的，所以相同的key会被分到同一组，即传入同一个reduce处理！
