MapReduce排序，从大的范围来说有两种排序，一种是按照key排序，一种是按照value排序。如果按照value排序，只需在map函数中将key和value对调，然后在reduce函数中在对调回去。从小范围来说排序又分成部分排序，全局排序，辅助排序（二次排序）等
全局排序
全局排序就是说在一个MapReduce程序产生的输出文件中，所有的结果都是按照某个策略进行排序的，例如降序还是升序。MapReduce只能保证一个分区内的数据是key有序的，一个分区对应一个reduce，因此只有一个reduce就保证了数据全局有序，但是这样又不能用到Hadoop集群的优势。
事实上仍有一些替代方案，首先，创建一系列排好序的文件；其次，串联这些文件；最后生成一个全局排好序的文件。主要思路是使用一个partitioner来描述输出的全局排序。
对于多个reduce如何保证数据的全局排序呢？通常的做法是按照key值分区，通过MapReduce的默认分区函数HashPartition将不同范围的key发送到不同的reduce处理，例如一个文件中有key值从1到10000的数据，我们使用两个分区，将1到5000的key发送到partition1，然后由reduce1处理，5001到10000的key发动到partition2然后由reduce2处理，reduce1中的key是按照1到5000的升序排序，reduce2中的key是按照5001到10000的升序排序，这样就保证了整个MapReduce程序的全局排序。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。
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值进行部分采样，然后按照采样结果寻找key值的最佳分割点，将key值均匀的分配到不同的分区中。
TotalOrderPartitioner 类提供了三个采样器，分别是：
1. SplitSampler 分片采样器，从数据分片中采样数据，该采样器不适合已经排好序的数据
2. RandomSampler随机采样器，按照设置好的采样率从一个数据集中采样，是一个优秀的通配采样器
3. IntervalSampler间隔采样机，以固定的间隔从分片中采样数据，对于已经排好序的数据效果非常好三个采样器都实现了K[] getSample(InputFormat<K,V> inf, Job job)方法，该方法返回的是K[]数组，数组中存放的是根据采样结果返回的key值，即分隔点，MapRdeuce就是根据K[]数组 的长度N生成N-1个分区partition数量，然后按照分割点的范围将对应的数据发送到对应的分区中。
下面介绍使用TotalOrderPartitioner类实现全局排序的功能。代码如下：
Map类：
public class MaxTempMapper extends Mapper<IntWritable, IntWritable, IntWritable, IntWritable>{
protected void map(IntWritable key, IntWritable value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
/* String line=value.toString();
String arr[]=line.split(" ");*/
context.write(key,value);
}
}Reduce类：
public class MaxTempReducer extends Reducer<IntWritable, IntWritable, IntWritable, IntWritable>{
/**
* reduce
*/
protected void reduce(IntWritable key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
int max=Integer.MIN_VALUE;
for (IntWritable iw:values) {
max=max>iw.get()?max:iw.get();
}
context.write(key,new IntWritable(max));
}
}App类:
public class MaxTemp {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
conf.set("fs.defaultFS", "file:///");
Job job = Job.getInstance(conf);
//设置job的各种属性
job.setJobName("MaxTempApp"); //作业名称
job.setJarByClass(MaxTemp.class); //搜索类
job.setInputFormatClass(SequenceFileInputFormat.class); //设置输入格式
//添加输入路径
FileInputFormat.addInputPath(job,new Path("F:\\mr\\seq"));
//设置输出路径
FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path("F:\\mr\\seq\\out"));
job.setMapperClass(MaxTempMapper.class); //mapper类
job.setReducerClass(MaxTempReducer.class); //reducer类
job.setNumReduceTasks(3); //reduce个数
job.setMapOutputKeyClass(IntWritable.class); //
job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class); //
job.setOutputKeyClass(IntWritable.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class); //
//设置全排序分区类S
job.setPartitionerClass(TotalOrderPartitioner.class);
//创建随机采样器
/**
* freq:key被选中的概率
* numSampales 抽取样本的总数
* maxSplitsSampled 最大采样切片数
*/
InputSampler.Sampler<IntWritable,IntWritable> sampler=
new InputSampler.RandomSampler<IntWritable, IntWritable>(0.1,50,10);
TotalOrderPartitioner.setPartitionFile(job.getConfiguration(),new Path("file:///f:/mr/par.lst"));
//将sample数据写入分区文件中
InputSampler.writePartitionFile(job,sampler);
job.waitForCompletion(true);
}
}会有全局的排序文件输出。
