在mr中，所有的key是需要被比较和排序的，并且是二次，先根据partitione，再根据大小。而本例中也是要比较两次。先按照第一字段排序，然后再对第一字段相同的按照第二字段排序。根据这一点，我们可以构造一个复合类IntPair，他有两个字段，先利用分区对第一字段排序，再利用分区内的比较对第二字段排序。
所有自定义的key应该实现接口WritableComparable，因为是可序列的并且可比较的。并重载方法
//反序列化，从流中的二进制转换成IntPair
public void readFields(DataInput in) throws IOException
//序列化，将IntPair转化成使用流传送的二进制
public void write(DataOutput out)
//key的比较
public int compareTo(IntPair o)
另外新定义的类应该重写的两个方法
//The hashCode() method is used by the HashPartitioner (the default partitioner in MapReduce)
public int hashCode()
public boolean equals(Object right)
2 由于key是自定义的，所以还需要自定义一下类：
2.1 分区函数类。这是key的第一次比较。
public static class FirstPartitioner extends Partitioner<IntPair,IntWritable>
在job中设置使用setPartitionerClasss
2.2 key比较函数类。这是key的第二次比较。这是一个比较器，需要继承WritableComparator。
public static class KeyComparator extends WritableComparator
必须有一个构造函数，并且重载 public int compare(WritableComparable w1, WritableComparable w2)
另一种方法是 实现接口RawComparator。
在job中设置使用setSortComparatorClass。
2.3 分组函数类。在reduce阶段，构造一个key对应的value迭代器的时候，只要first相同就属于同一个组，放在一个value迭代器。这是一个比较器，需要继承WritableComparator。
public static class GroupingComparator extends WritableComparator
同key比较函数类，必须有一个构造函数，并且重载 public int compare(WritableComparable w1, WritableComparable w2)
同key比较函数类，分组函数类另一种方法是实现接口RawComparator。
在job中设置使用setGroupingComparatorClass。
