原始碼中有這樣一段程式碼

1. Map端排序獲取的比較器

public RawComparator getOutputKeyComparator() {
   // 獲取mapreduce.job.output.key.comparator.class，必須是RawComparator型別，如果沒設定，是null
    Class<? extends RawComparator> theClass = getClass(
      JobContext.KEY_COMPARATOR, null, RawComparator.class);
    // 如果使用者自定義了這個引數，那麼例項化使用者自定義的比較器
    if (theClass != null)
      return ReflectionUtils.newInstance(theClass, this);
   // 預設情況，使用者是沒用自定義這個引數
   //  判斷Map輸出的key，是否是WritableComparable的子類
  //   如果是，呼叫當前類的內部的Comparator!
    return WritableComparator.get(getMapOutputKeyClass().asSubclass(WritableComparable.class), this);
  }
 

總結： 如何對感興趣的資料進行排序？

              ① 資料必須作為key

             ② 排序是框架自動排序，我們提供基於key的比較器，也就是Comparator，必須是RawComparator型別

                            a) 自定義類，實現RawComparator，重寫compare()

                                          指定mapreduce.job.output.key.comparator.class為自定義的比較器型別

                            b）key實現WritableComparable(推薦)

              ③ 實質都是呼叫相關的comparaTo()方法，進行比較

2. Reduce端進行分組的比較器

RawComparator comparator = job.getOutputValueGroupingComparator();

// 獲取mapreduce.job.output.group.comparator.class，必須是RawComparator型別

// 如果沒用設定，直接獲取MapTask排序使用的比較器

// 也是比較key

public RawComparator getOutputValueGroupingComparator() {

    Class<? extends RawComparator> theClass = getClass(

      JobContext.GROUP_COMPARATOR_CLASS, null, RawComparator.class);

    if (theClass == null) {

      return getOutputKeyComparator();

    }

    // 如果設定了，就使用設定的比較器

    return ReflectionUtils.newInstance(theClass, this);

  }