先说对于key的全排序。
其实如果只有一个partition，则最终的结果肯定是全排序的，因为一个partition对应一个reduce的task，然而reduce的输入本来就是对key有序的。当然只有一个partition不能体现出分布式的威力。如果是分多个partition呢，则只要确保partition是有序的就行了。比如：partition1中的最小值比partition2的最大值要大。但是这里又有另外一个问题，就是你在定义每个partition的边界的时候，可能会导致每个partition上分配到的记录数相差很大，这样数据最多的partition就会拖慢整个系统。这时候我们期望的就是每个partition上分配的数据量基本相同，hadoop提供了一个采样器帮我们预估整个边界，以使数据的分配尽量平均。具体见《hadoop 权威指南》p237
再说对于value的排序问题。
hadoop本身并不提供对于value排序的支持，但是可以通过他提供的secondary sort来达成这一目标。怎么做的呢？说白了这里对于value的排序其实还是对于key的排序，只不过这个时候排序使用的key实际上是key+value的组合，但是这个时候问题是“value没有了”，因为value被放到key里面了。那么这个时候reduce如何才能按照原本的key value输入来处理呢，hadoop在reduce之前引入了group 的概念，这个group功能其实就是把key+value的输入按照key做了分组，然后对于每个分组还是按照key value的输入来处理。注意了，这个时候对于同一个key的分组内，value已经是排序的了，因为之前是对于key+value这个组合做的排序，而且排序过程中的比较函数是自己定义的。这个方法是在《hadoop 权威指南》p241的secondary sort中有描述。