最近在学习MapReduce编程遇到很多用MR实现按某一列值排序，或二次排序的类似问题，于是试着用MR实现各种排序问题，最终有点小总结：无需在key对象之外写任何排序函数，MR会完成按key值排序，具体详解如下：
在这之前要先说一下WritableComparable接口。Writable接口大家可能都知道，它是一个实现了序列化协议的序列化对象。在Hadoop中定义一个结构化对象都要实现Writable接口，使得该结构化对象可以序列化为字节流，字节流也可以反序列化为结构化对象。那WritableComparable接口是可序列化并且可比较的接口。MapReduce中所有的key值类型都必须实现这个接口，既然是可序列化的那就必须得实现readFiels（）和write（）这两个序列化和反序列化函数，既然也是可比较的那就必须得实现compareTo（）函数，该函数即是比较和排序规则的实现。这样MR中的key值就既能可序列化又是可比较的。下面几符图是API中对WritableComparable接口的解释及其方法，还有一个实现了该接口的对象的列子：
图 一 WritableComparable 接口解释
图 二 WritableComparable 接口方法
图 三 自定义对象实现WritableComparable 接口例子
从图三可以看到自定义的对象实现WritableComparable接口除了实现readFields和write方法之外，还必须得实现compareTo()方法，这也是key值排序的关键，实现了改方法key值之间是可比较可排序的，所以也不用另外写排序函数了。Hadoop提供的数据类型如Text，IntWritable，LongWritable，DoubleWritable和FloatWritable等也都实现了WritableComparable接口。所以我们最开始写wordcount等例子，我们使用Longritable，Text等类型做key值并没有去实现compareTo函数，最后结果也是排序好的，就是因为Hadoop提供的数据类型已经实现了WC接口，已经实现了compareTo函数了。如果你有特殊要求，Text，IntWritable这些类型不能满足你对key值的要求，需要自己新建一个数据对象作为自己的key值类型，那就像上图 图三那样重写一个类实现WritableComparable接口，同时实现compareTo函数，函数内部实现你自己的排序规则，最后reduce的数据就会按key值排序了。
所以总结上面，hadoop会调用key值类型的compareTo函数按照该函数的要求对key值进行排序。所以你想对哪些列排序就要把哪些列并入到key值对象中，像二次排序那样，要对两列进行排序，两列值都要并入key中，则key成为包含两个属性的复合key，Hadoop 提供的key值可用的类型不能满足要求，那就重写一个对象实现WritableComparable接口（类图三），该对象包含连个属性，并实现compareTo函数，最后会根据key值对两列数据排序，从而实现二次排序。本人也层试图用MR实现对value的排序，最终没能成功，也可能是本人水平有限，但至少会比对key排序复杂，这也是我要强调的不要试图单纯的对value进行排序，否则比较难实现排序。