最近看dadoop中关于辅助排序（SecondarySort）的实现，说到了三个东西要设置：1. partioner；2. Key Comparator；3. Group Comparator。前两个都比较容易理解，但是关于group的概念我一直理解不了，一，有了partioner，所有的key已经放到一个分区了，每个分区对应一个reducer，而且key也可以排序了，那么不是实现了整个数据集的全排序了吗？第二，mapper产生的中间结果经过shuffle和sort后，每个key整合成一个记录，每次reduce方法调用处理一个记录，但是group的目的是让一次reduce调用处理多条记录，这不是矛盾吗，找了好久一直都没找到这个问题的清晰解释。
后来找到一本书，《Pro Hadoop》，里面有一部分内容详细解释了这个问题，看后终于明白了，和大家分享一下。reduce方法每次是读一条记录，读到相应的key，但是处理value集合时，处理完当前记录的values后，还会判断下一条记录是不是和当前的key是不是同一个组，如果是的话，会继续读取这些记录的值，而这个记录也会被认为已经处理了，直到记录不是当前组，这次reduce调用才结束，这样一次reduce调用就会处理掉一个组中的所有记录，而不仅仅是一条了。
这个有什么用呢？如果不用分组，那么同一组的记录就要在多次reduce方法中独立处理，那么有些状态数据就要传递了，就会增加复杂度，在一次调用中处理的话，这些状态只要用方法内的变量就可以的。比如查找最大值，只要读第一个值就可以了。
参考资料： 《Pro Hadoop》