假设，我们有这样的输入文件： cate-a spu-1 1 cate-a spu-1 2 cate-a spu-2 3 cate-a spu-2 4 cate-a spu-3 5 cate-a spu-3 6 cate-a spu-1 7 cate-a spu-4 8 cate-a spu-4 9 cate-a spu-1 8 ... 我们希望得到分cate,分spu的总和，并且取分cate分spu的TOP3 
如上图示，大致描述了MAP/REDUCE的运行流程： MAP输出后，会进行分区操作，也就是决定KEY2/VALUE2发到哪些reduce上 分区由job.setPartitionerClass决定 在同一个分区内，会对KEY2进行排序，依据是job.setSortComparatorClass， 如果没有设置则根据KEY的compareTo方法 接下来进入分组阶段，会构造KEY3和VALUE迭代器 分组的依据是job.setGroupingComparatorClass，只要比较器比较的相同就在同一组 KEY3/VALUE迭代器交给reduce方法处理
步骤： KEY应该是可序列化，可比较的，只需要注意实现WritableComparable即可。 重点关注compareTo方法。 @Override
public int compareTo(Cate2SpuKey that) {
System.out.println("开始对KEY进行排序...");
if(cate2.equals(that.getCate2())){
return spu.compareTo(that.getSpu());
}
return cate2.compareTo(that.getCate2());
}分区，是KEY的第一次比较，extends Partitioner 并提供getPartition即可。 这里根据cate分区。 需要注意的是，分组类必须提供构造方法，并且重载 public int compare(WritableComparable w1, WritableComparable w2) 。这里根据cate,spu分组。 通过上述的，就可以取得分cate分spu的SUM（counts）值了。 通过eclipse hadoop插件，可以方便我们上传测试文件到HDFS，可以浏览，删除HDFS文件，更加方便的是，就像运行普通JAVA程序一样的运行/调试MR程序（不在需要打成JAR包）,让我们可以追踪MR的每一步，非常方便进行逻辑性测试~ 
那么怎么取分cate分spu的TOP3呢？ 我们只需要把上一个MR的输出文件，作为另一个MR的输入，并且以cate+counts 为KEY ，以spu为VALUE，根据cate分区，分组，排序的话:cate相同情况下，根据counts倒序； 最后在reduce阶段取TOP3即可。 @Override
protected void reduce(Cate2CountsKey key, Iterable values,
Reducer.Context context)
throws IOException, InterruptedException {
System.out.println("reduce...");
System.out.println("VALUES迭代前... key:" + key.toString());
System.out.println("VALUES迭代前... key:" + key.getCounts());
int top = 3;
for(Text t : values){
if(top > 0){
System.out.println("VALUES迭代中... key:" + key.toString());
System.out.println("VALUES迭代中... key:" + key.getCounts());
context.write(new Text(key.getCate2() + "\t" + t.toString()),
new Text(key.getCounts()
+ ""));
top--;
}
}
System.out.println("reduce over...");
} 
那么到现在，分组取TOP就完成了。 | 
