排序的基本思想是利用了mapreduce的自动排序功能，在hadoop中，从map到reduce阶段，map出来的结构会按照各个key按照 hash值分配到各个reduce中，其中，在reduce中所有的key都是有序的了。如果使用一个reduce，那么我们直接将他output出来就 行了，但是这不能够体现分布式的好处，所以，我们还是要用多个reduce来跑。
比方说我们有1000个1-10000的数据，跑10个ruduce任务， 如果我们运行进行partition的时候，能够将在1-1000中数据的分配到第一个reduce中，1001-2000的数据分配到第二个 reduce中，以此类推。即第n个reduce所分配到的数据全部大于第n-1个reduce中的数据。这样，每个reduce出来之后都是有序的了， 我们只要cat所有的输出文件，变成一个大的文件，就都是有序的了。
基本思路就是这样，但是现在有一个问题，就是数据的区间如何划分，在数据量大，还有我们并不清楚数据分布的情况下。一个比较简单的方法就是采样，假如有一 亿的数据，我们可以对数据进行采样，如取10000个数据采样，然后对采样数据分区间。在Hadoop中，patition我们可以用 TotalOrderPartitioner替换默认的分区。然后将采样的结果传给他，就可以实现我们想要的分区。在采样时，我们可以使用hadoop的 几种采样工具，RandomSampler,InputSampler,IntervalSampler。
这样，我们就可以对利用分布式文件系统进行大数据量的排序了，我们也可以重写Partitioner类中的compare函数，来定义比较的规则，从而可以实现字符串或其他非数字类型的排序，也可以实现二次排序乃至多次排序。
CxfInputFormat.java
package com.alibaba.cxf.sort;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.FileSplit;
import org.apache.hadoop.mapred.InputSplit;
import org.apache.hadoop.mapred.JobConf;
import org.apache.hadoop.mapred.LineRecordReader;
import org.apache.hadoop.mapred.RecordReader;
import org.apache.hadoop.mapred.Reporter;
public class CxfInputFormat extends FileInputFormat{
@Override
public RecordReader getRecordReader(InputSplit split,
JobConf job, Reporter reporter) throws IOException {
return new CxfRecordReader(job, (FileSplit) split);
}
class CxfRecordReader implements RecordReader {
private LineRecordReader in;
private LongWritable junk = new LongWritable();
private Text line = new Text();
private int KEY_LENGTH = 10;
public CxfRecordReader(JobConf job,FileSplit split) throws IOException{
in = new LineRecordReader(job, split);
}
@Override
public void close() throws IOException {
in.close();
}
@Override
public IntWritable createKey() {
return new IntWritable();
}
@Override
public Text createva lue() {
return new Text();
}
@Override
public long getPos() throws IOException {
return in.getPos();
}
@Override
public float getProgress() throws IOException {
return in.getProgress();
}
@Override
public boolean next(IntWritable key, Text value) throws IOException {
if (in.next(junk, line)) {
if (line.getLength() < KEY_LENGTH) {
key.set(Integer.parseInt(line.toString()));
value = new Text();
// value.clear();
} else {
byte[] bytes = line.getBytes();
key.set(Integer.parseInt(new String(bytes).substring(0, KEY_LENGTH)));
value = new Text();
}
return true;
} else {
return false;
}
}
}
}
SortByMapReduce.java
package com.alibaba.cxf.sort;
import java.io.IOException;
import java.net.URI;
import java.net.URISyntaxException;
import org.apache.hadoop.filecache.DistributedCache;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.JobClient;
import org.apache.hadoop.mapred.JobConf;
import org.apache.hadoop.