hadoop的使用中，一般只关注运行结果。对于mapper和reducer之间的处理逻辑往往不care。比如key-value对到达reducer的先后顺序等

目前接触到的运用场景有：

1.根据用户操作时间来整理事件链，在网站分析里比较常用。需要按时间先后顺序来处理，如果过亿的访问操作全在reducer里来排序，对计算能力和内存都是一个挑战。

2.海量数据处理中，求去重distinct这种操作，往往需要先缓存很大的数据集，对单个reducer的内存要求很高，特别是上亿的数据时，很容易就撑爆内存。这里如果在reducer进入前就排好序，后续处理就简单的多。

二次排序相当于把一个reducer的负载推给了多个maper。

例子：如果我们要将日志按用户的访问时间排序。

1.map阶段输出key-value对：key是 : uid,sid,time    value是url,time

2.进入二次排序。

3.进入reducer的key-valuelist：key是:  uid,sid   valuelist是： [{url1,time2},{url,time2},……]

其中valuelist是按time来排序的。

这里说下阶段2，以下三个都是可以由用户定义的：

1.partition：  简单粗暴的解释就记录即将进入的reducer实例的ID

2.group：      群组，一个事件链表。所以群组里的记录会比较时间，而群组间则不会。

3.key          map输出的key

你要写这三个类，hadoop会调用这几个函数来比较。你可以自己定义比较的逻辑，是字典排序还是数字排序，是从大到小，还是从小到大。 具体实现可以看hadoop权威指南。

需要强调的是：

1. 一个群组会在一个reduce函数里被处理。

    例 如：

    在配置里指定30个reducer ，日志里根据uidsid会有100个group 。平均1个reducer进程会调多次次reduce函数，处理多个group。所以每次处理一个group后，相关变量要清理。

2.进入reducer时候，key是group里定义的key ，已经不是map输出的那个key了，被丢弃了。

   所以时间要放到value里传递进来。