二次排序原理
在map阶段，使用job.setInputFormatClass定义的InputFormat将输入的数据集分割成小数据块splites，同时InputFormat提供一个RecordReder的实现。
本例子中使用的是TextInputFormat，他提供的RecordReader会将文本的字节偏移量作为key，这一行的文本作为value。
这就是自定义Map的输入是<LongWritable, Text>的原因。然后调用自定义Map的map方法，将一个个<LongWritable, Text>对输入给Map的map方法。
注意输出应该符合自定义Map中定义的输出<IntPair, IntWritable>。最终是生成一个List<IntPair, IntWritable>。
在map阶段的最后，会先调用job.setPartitionerClass对这个List进行分区，每个分区映射到一个reducer。
每个分区内又调用job.setSortComparatorClass设置的key比较函数类排序。可以看到，这本身就是一个二次排序。
如果没有通过job.setSortComparatorClass设置key比较函数类，则使用key的实现的compareTo方法。
在第一个例子中，使用了IntPair实现的compareTo方法，而在下一个例子中，专门定义了key比较函数类。
在reduce阶段，reducer接收到所有映射到这个reducer的map输出后，也是会调用job.setSortComparatorClass设置的key比较函数类对所有数据对排序。
然后开始构造一个key对应的value迭代器。这时就要用到分组，使用job.setGroupingComparatorClass设置的分组函数类。
只要这个比较器比较的两个key相同，他们就属于同一个组，它们的value放在一个value迭代器，而这个迭代器的key使用属于同一个组的所有key的第一个key。
最后就是进入Reducer的reduce方法，reduce方法的输入是所有的（key和它的value迭代器）。同样注意输入与输出的类型必须与自定义的Reducer中声明的一致。
核心总结：
1、map最后阶段进行partition分区，一般使用job.setPartitionerClass设置的类，如果没有自定义Key的hashCode()方法进行排序。
2、每个分区内部调用job.setSortComparatorClass设置的key的比较函数类进行排序，如果没有则使用Key的实现的compareTo方法。
3、当reduce接收到所有map传输过来的数据之后，调用job.setSortComparatorClass设置的key比较函数类对所有数据对排序，如果没有则使用Key的实现的compareTo方法。
4、紧接着使用job.setGroupingComparatorClass设置的分组函数类，进行分组，同一个Key的value放在一个迭代器里面。
2、如何自定义Key
所有自定义的key应该实现接口WritableComparable，因为是可序列的并且可比较的。并重载方法
//反序列化，从流中的二进制转换成IntPair
public void readFields(DataInput in) throws IOException
//序列化，将IntPair转化成使用流传送的二进制
public void write(DataOutput out)
//key的比较
public int compareTo(IntPair o)
另外新定义的类应该重写的两个方法
//The hashCode() method is used by the HashPartitioner (the default partitioner in MapReduce)
public int hashCode()
public boolean equals(Object right)
3、如何自定义分区函数类。这是key的第一次比较。
public static class FirstPartitioner extends Partitioner<IntPair,IntWritable>
在job中设置使用setPartitionerClasss
4、如何自定义key比较函数类。这是key的第二次比较。这是一个比较器，需要继承WritableComparator。
public static class KeyComparator extends WritableComparator
必须有一个构造函数，并且重载 public int compare(WritableComparable w1, WritableComparable w2)
另一种方法是 实现接口RawComparator。
在job中设置使用setSortComparatorClass。
5、如何自定义分组函数类。
在reduce阶段，构造一个key对应的value迭代器的时候，只要first相同就属于同一个组，放在一个value迭代器。这是一个比较器，需要继承WritableComparator。
public static class GroupingComparator extends WritableComparator
同key比较函数类，必须有一个构造函数，并且重载 public int compare(WritableComparable w1, WritableComparable w2)
同key比较函数类，分组函数类另一种方法是实现接口RawComparator。
在job中设置使用setGroupingComparatorClass。
6、案例分析
数据准备：
假如我们现在的需求是先按 cookieId 排序，然后按 time 排序，以便按 session 切分日志
cookieId time url
2 12:12:34 2_hao123
3 09:10:34 3_baidu
1 15:02:41 1_google
3 22:11:34 3_sougou
1 19:10:34 1_baidu
2 15:02:41 2_google
1 12:12:34 1_hao123
3 23:10:34 3_soso
2 05:02:41 2_google
结果：
------------------------------------------------
1 12:12:34 1_hao123
1 15:02:41 1_google
1 19:10:34 1_baidu
------------------------------------------------
2 05:02:41 2_google
2 12:12:34 2_hao123
2 15:02:41 2_google
------------------------------------------------
3 09:10:34 3_baidu
3 22:11:34 3_sougou
3 23:10:34 3_soso
案例2：对两列数据进行排序，第一列相同的比较第二列
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3 4
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7 82
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530 54
40 511
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60 56
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740 58
63 61
730 54
71 55
71 56
73 57
74 58
12 211
31 42
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