Hadoop中的排序的设计

排序经常会用，但是怎么在大数据中，以Map，Reduce这种形式来进行实现了？

首先你要明确目标对象，对谁进行排序，如果是自定义的对象，需要实现其CompareTo方法，因为这个是对象之间比较大小的方法。

另外你需要设计排序策略，特殊情况，正常情况，编程的时候，应该先写特殊情况，最后写正常情况，这样的话，逻辑更加清晰。

如何设计呢？

首先按照正常逻辑写好Map和Reduce程序，然后输出，最后得到的是一些文本，

在写一个Map，Reduce程序在写，进行排序。思想也是一样的，偏移量为key，（刚学的时候，不知道什么是偏移量，后来才明白，是字段的偏移量，比如第一行，开始偏移量为1，第二行，偏移量就是11，为什么，因为，第一行有10个字符，占据了10位）

在所有的mapreduce程序当中k1,v1,k2,v2,k3,v3中的k1一点用都没有，至于其他的k2和v2，他们可以自己进行设计，这些都只是输出，可以是对象，也可以是数值，包括v3,也可以是NULLwriteable等等之类的。