要执行二次排序，我们必须创建一个扩展 WritableComparable 接口并实现 compareTo() 的复合键。
在“Hadoop：权威指南”一书和几乎所有其他地方的博客中都显示排序是基于扩展 WritableComparator 的单独类（书中的 KeyComparator）的 compare() 方法进行的。
compare() 和 compareTo() 的逻辑相同。既然WritableComparator的compare()是用来对复合键排序的，那么CompositeKey的compareTo()到底是什么时候用的呢？
【问题讨论】：
Sortcomarator 用于对地图输出进行排序。如果您不指定 sortcomparator 类，它将使用自定义可写类的comapreTo() 方法。如果指定了 sortcomparator，它将使用它而不是自定义可写的 compareTo() 方法。但是使用默认的compare(WritableComparable a, WritableComparable b) 没有任何优势，这与 Writablecomparable comapreTo() 方法的相同，它将流中的记录反序列化为对象并进行比较。我认为 hadoop 使用 sortcomparator 而不是默认的 writablecomparable comapreTo() 方法，因为前者有一个最佳的 compare() 方法compare(byte[] b1, int s1, int l1, byte[] b2, int s2, int l2)，其中比较流中的记录而不将其反序列化为对象。
希望这能回答你的问题。
【讨论】：
谢谢维涅什。我在书中进一步阅读（第 3 版，第 268 页）。
控制排序顺序
如果属性 mapred.output.key.comparator.class 已设置，无论是显式设置还是通过在 Job 上调用 setSortComparatorClass()，然后 使用该类的实例。
否则，keys必须是WritableComparable的子类，并且使用key类注册的比较器。
如果没有注册比较器，则使用 RawComparator 将被比较的字节流反序列化为对象并 委托给 WritableComparable 的 compareTo() 方法。
所以 IMO 当 key 没有实现 WritableComparable 接口或者我们对实现的 comparTo() 方法不满意时，那么只有 sortcomparator 才有意义。
【讨论】：