第一种方法是,Reducer将给定key的所有值都缓存起来,然后对它们再做一个Reducer内排序。但是,由于Reducer需要保存给定key的所有值,可能会导致出现内存耗尽的错误。
第二种方法是,将值的一部分或整个值加入原始key,生成一个组合key。这两种方法各有优势,第一种方法编写简单,但并发度小,数据量大的情况下速度慢(有内存耗尽的危险),
第二种方法则是将排序的任务交给MapReduce框架shuffle,更符合Hadoop/Reduce的设计思想。这篇文章里选择的是第二种。我们将编写一个Partitioner,确保拥有相同key(原始key,不包括添加的部分)的所有数据被发往同一个Reducer,还将编写一个Comparator,以便数据到达Reducer后即按原始key分组。
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