在mr 框架中，用的最普遍的的一个功能就是比较大小。 map输入时按key排序要比较。reduce的shuff /sort 阶段要比较。
所以我们自定义的key类型都是要实现WritableComparator 接口。这个接口中有三个方法需要我们实现。
先看一个简单的自定义key类型的代码。我们关注其中有一个compareTo 方法。

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package wordcount;
import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;
public class MyKey implements WritableComparable<MyKey> {
private char c;
@Override
public void write(DataOutput out) throws IOException {
out.writeChar(c);
}
@Override
public void readFields(DataInput in) throws IOException {
c= in.readChar();
}
@Override
public int compareTo(MyKey key) {
if(c==key.c)
return 0;
else if(c> key.c)
return 1;
else
return -1;
}
public char getC() {
return c;
}
public void setC(char c) {
this.c = c;
}
@Override
public String toString(){
return String.valueOf(this.c);
}
}

注意观察我们 public int compareTo(MyKey key) ; 参数是MyKey类型。就是是说在调用这个比较的时候要做一个反序列化操作成Mykey 对象再比较的过程。那在大量数据集的情况下，如何减少比较的开销呢。
能不能不反序列化，直接使用序列化成的byte进行比较呢？答案是肯定的。我们这次介绍的RawComparator 就是用来做这个的。
在真正写我们自己的代码之前，先介绍一个小技巧：那就是写任何hadoop MapReduce可编程组件时，先参考系统自带的默认实现代码。
根据这个习惯，我们找一个系统自带的类型看看源码。那就找IntWritable吧。

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/** A WritableComparable for ints. */
@InterfaceAudience.Public
@InterfaceStability.Stable
public class IntWritable implements WritableComparable<IntWritable> {
private int value;
public IntWritable() {}
public IntWritable(int value) { set(value); }
/** Set the value of this IntWritable. */
public void set(int value) { this.value = value; }
/** Return the value of this IntWritable. */
public int get() { return value; }
@Override
public void readFields(DataInput in) throws IOException {
value = in.readInt();
}
@Override
public void write(DataOutput out) throws IOException {
out.writeInt(value);
}
/** Returns true iff <code>o</code> is a IntWritable with the same value. */
@Override
public boolean equals(Object o) {
if (!(o instanceof IntWritable))
return false;
IntWritable other = (IntWritable)o;
return this.value == other.value;
}
@Override
public int hashCode() {
return value;
}
/** Compares two IntWritables. */
@Override
public int compareTo(IntWritable o) {
int thisValue = this.value;
int thatValue = o.value;
return (thisValue<thatValue ? -1 : (thisValue==thatValue ? 0 : 1));
}
@Override
public String toString() {
return Integer.toString(value);
}
/** A Comparator optimized for IntWritable. */
public static class Comparator extends WritableComparator {
public Comparator() {
super(IntWritable.class);
}
@Override
public int compare(byte[] b1, int s1, int l1,
byte[] b2, int s2, int l2) {
int thisValue = readInt(b1, s1);
int thatValue = readInt(b2, s2);
return (thisValue<thatValue ? -1 : (thisValue==thatValue ? 0 : 1));
}
}
static { // register this comparator
WritableComparator.define(IntWritable.class, new Comparator());
}
}

从IntWritable 的例子中，我们得到：
1、把WritableComparator 当IntWritable的内部类，写到里面，放到一起比较容易找。
2、如何注册一个自定义的WritableComparator。
此处注意一下，关注static { WritableComparator.define(IntWritable.class,new Comparator())} 的位置。
为什么是写到IntWritable中，写到Comparator类中可以不？为什么？（不能写到Comparator中）
那按这个方式，我们写一下MyKey的RawComparator

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package wordcount;
import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;
import org.apache.hadoop.io.WritableComparator;
import org.apache.log4j.Logger;
public class MyKey implements WritableComparable<MyKey> {
private char c;
@Override
public void write(DataOutput out) throws IOException {
out.writeChar(c);
}
@Override
public void readFields(DataInput in) throws IOException {
c= in.readChar();
}
@Override
public int compareTo(MyKey key) {
if(c==key.c)
return 0;
else if(c> key.c)
return 1;
else
return -1;
}
public char getC() {
return c;
}
public void setC(char c) {
this.c = c;
}
@Override
public String toString(){
return String.valueOf(this.c);
}
public static class MyKeyRawComparator extends WritableComparator{
Logger log = Logger.getLogger(MyKeyRawComparator.class);
public MyKeyRawComparator(){
super(MyKey.class);
}
@Override
public int compare(byte[] b1, int s1, int l1, byte[] b2, int s2, int l2) {
log.info("==============MyKeyRawComparator Used");
return super.readUnsignedShort(b1,s1) - super.readUnsignedShort(b2, s2);
}
}
static{
WritableComparator.define(MyKey.class,new MyKeyRawComparator());
}
}

为了验证我们的RawComparator执行了，在compare方法中加了日志输出。同时也可以验证在什么时候调用了两个key的比较。
我们理解，应该在map 与reduce阶段都会使用到key的比较。下面我们就分别看一下map与reduce的日志输出。
打开浏览器输入 http://xxx.xxx.xxx.xxx:19888/jobhistory 点击对应的job.
mapper的日志

reducer的日志

通过日志，验证了我们的预期。

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