hadoop 二次排序的一些思考

先说一下mr的二次排序需求：

假如文件有两列分别为name、score，需求是先按照name排序，name相同按照score排序

数据如下：

jx 20
gj 30
jx 10
gj 15

输出结果要求：

gj 15
gj 30
jx 10
jx 20

我们常见的实现思路是：

1. 自定义类，重写compare()比较逻辑(先比较name,name相同比较score),这样可以保证无论map端，还是reduce端的排序规则是我们需求的
    当然，就这道题来说可以使用组合key，name_score吗？其实不行，主要因为score会按照字典排序
2. 我们按照key中的name做分区,按照需求只能有一个reduce，否则name不会全局有序。

然后是不是就ok了呢，如果就结果来说是ok的。但是内部隐藏种种问题。

现在需求换了，我要输出：

gj 15,30
jx 10,20

那么按照之前的逻辑，立马崩盘了。达不到此需求的效果。

我觉得二次排序重点考察之一就是隐藏的grouping。

grouping是做什么的呢，她是reduce端的分组，她是决定reduce方法会被框架调用几次关键，之前的需求之所以成功是因为grouping的compare()默认实现是迭代的前后对象==,

也就是比较对象的内存地址，对象不同所以就返回false，也就是不同组，这时reduce方法会被再次调用，而不是内部values的迭代器了。

由于reduce端的归并排序规则(之前我们已经定义好了)，直接输出就ok了，相当于每行数据就调用一次reduce方法。

但如果是第二次需求，没有实现grouping,无法实现相同名字的分数都好分隔。

实现方式就是实现grouping，重写compare方法，逻辑是如果名字相同就返回true。

这样到reduce端，相同name就是reduce同组，一次reduce方法，迭代values内容就可以实现value之间的逗号分隔。

那为什么我们刚学mr是的wordcount不用实现grouping呢？

主要是wordcount的key是string，到了reduce端相同的string内容是有字符串常量池的，所以 == 会相同，这样相同的word单词会同组，会在同一个values迭代器累加。
如果手贱，把string 封装成对象，并且不实现grouping，那得到的结果就不是我们想要的
会变成：
a 1
a 1
b 1
b 1
...

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思考问题：

1. 一般的二次排序key如何定义？
2. grouping 是不是一定要实现，不实现可以吗？
3. 二次排序的本质是什么？
4. 如果以下输出
    gj 15,30
    jx 10,20
    1). 可不可以不设置grouping
    2). key可不可以设置为name

1. 一般自定义对象，但是如果比较的东东都是string，并且需求是字典序，那就可以用string的组合key。
2. 如何要实现二次排序，grouping是要实现的，但是像第一种需求没重写grouping结果恰巧也对。
3. 笔者认为本质：考察对mr整个数据流向的理解，还有关键的reduce分组理解是否深入
4. 其实根据需求有时候不实现也可以， 可以定义一个全局中间变量，判断当前name与上一个name是否一样，一样就拼接value，不一样就write，不过中间要多定义几个全局临时变量，用于数据交换，不推荐这么使用。可以把可以key定义为name不过这样reduce压力较大，value(score)的排序也会在reduce内存中进行,数据量大也会有问题，不推荐。