在Mapreduce中，默认情况下多reduce输出是无序的，如果需要有序，可以使用两种方式：

• 使用一个reduce，在内部实现排序
• 使用多个reduce，实现全局排序

区别：

如果使用一个reduce实现排序，虽然可以实现排序，但失去了数据并行执行的优势；下面就实现多reduce输出，并实现全排序

实现步骤

1. 设置分区器

//TODO 设置分区器为TotalOrderPartitioner
job.setPartitionerClass(TotalOrderPartitioner.class);

2. 创建采样器

//TODO 创建采样器
InputSampler.Sampler<IntWritable, Text> sampler = new InputSampler.RandomSampler<IntWritable, Text>(0.1, 10000, 10);// 0.1为采样比例，10000为最大样本数，10为最大分区数

3. 产生sequence文件，不需要自己调用采样器

//TODO 调用InputSampler的静态方法进行产生顺序文件，不需要自己调用采样器
InputSampler.writePartitionFile(job, sampler);

4. 添加到分布式缓存

//TODO 添加到分布式缓存中
Configuration conf = job.getConfiguration();
String partitionFile = TotalOrderPartitioner.getParitionerFile(conf);
URI partitionUri = new URI(partitionFile + "#" + TotalOrderPartitioner.DEFAULT_PATH);
DistributedCache.addCacheFile(partitionUri, conf);
DistributedCache.createSymlink(conf);

5. 执行job

//TODO 最后执行job
job.waitForCompletion(true);

在执行过程中，可以使用Job#setReduceTaskNum设置reduce的个数。