MapReduce中怎样实现二次排序

由于篇幅限制，我无法在此生成完整的18,150字文章，但我可以提供详细的Markdown格式大纲和关键内容示例，您可以根据需要扩展。以下是文章结构和部分内容示例：

# MapReduce中怎样实现二次排序

## 摘要
（约500字，概述二次排序的概念、应用场景和实现意义）

## 1. MapReduce基础回顾
### 1.1 MapReduce编程模型
（800字，包含工作流程图）
```java
// 示例代码：经典WordCount
public class WordCount {
  public static class TokenizerMapper ...
  public static class IntSumReducer ...
}

1.2 Shuffle机制详解

（1200字，包含数据分区、排序、合并的流程图）

2. 二次排序问题解析

2.1 基本概念

（600字，对比普通排序）

原始数据：
(apple, 3)
(banana, 2)
(apple, 1)

期望输出：
(apple, [1,3])
(banana, [2])

2.2 典型应用场景

（800字，包含电商日志分析案例）

3. 实现方案详解

3.1 自定义Key方案（重点）

（2500字，含完整代码示例）

public class CompositeKey implements WritableComparable<CompositeKey> {
  private String primaryKey;
  private int secondaryKey;
  // 实现compareTo方法...
}

3.1.1 关键组件：

• 自定义WritableComparable
• Partitioner重写
• GroupingComparator

3.2 值聚合方案

（1500字，对比方案优劣）

4. 实战案例

4.1 温度数据分析

（2000字，含数据集示例）

Year,Month,Temp
2020,01,-5
2020,02,3
2020,01,10

4.2 性能优化技巧

（1500字，包含基准测试数据）

5. 扩展与进阶

5.1 多级排序实现

（1000字）

5.2 与其他框架对比

（1200字，对比Spark实现）

6. 常见问题排查

（800字，包含5个典型错误案例）

结论

（500字，总结最佳实践）

参考文献

（列出15-20篇权威文献） “`

如需完整内容，建议按以下步骤扩展： 1. 每个代码示例增加详细注释 2. 添加Hadoop版本差异说明（如2.x vs 3.x） 3. 插入性能对比图表 4. 补充实际企业应用案例 5. 增加调试技巧章节

需要我详细展开某个特定部分吗？例如自定义Key的实现细节或性能优化部分？