用Hadoop软件实现订单实时计算核心代码实现

以下是一个简单的订单实时计算的Hadoop代码示例：

1. 订单数据准备

首先需要准备订单数据，可以使用Apache Kafka或者其他消息队列实现数据的实时流入。为了演示方便，我们这里假设订单数据已经准备好，并存储在HDFS上的`/input/orders`路径下。

2. MapReduce任务

接下来，我们需要编写MapReduce任务，对订单数据进行实时计算。这里我们使用Java编写MapReduce任务，核心代码如下：

public class OrderCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {

    private final static IntWritable ONE = new IntWritable(1);
    private Text orderId = new Text();

    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String[] fields = value.toString().split(",");
        orderId.set(fields[0]);
        context.write(orderId, ONE);
    }
}

public class OrderCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {

    private IntWritable result = new IntWritable();

    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int sum = 0;
        for (IntWritable val : values) {
            sum += val.get();
        }
        result.set(sum);
        context.write(key, result);
    }
}

其中，`OrderCountMapper`将每个订单的orderId作为key，value为1传递给Reducer，`OrderCountReducer`对相同orderId的value进行累加操作，输出订单的总数。

3. Hadoop作业提交

最后，我们需要将MapReduce任务提交到Hadoop集群上运行。可以使用以下命令提交作业：

$ hadoop jar /path/to/hadoop-streaming.jar \
  -input /input/orders \
  -output /output/order_count \
  -mapper OrderCountMapper \
  -reducer OrderCountReducer \
  -file OrderCountMapper.java \
  -file OrderCountReducer.java

其中，`-input`指定输入路径，`-output`指定输出路径，`-mapper`和`-reducer`指定Mapper和Reducer类名，`-file`指定需要上传的Java源码文件。

4. 结果查看

当作业完成后，可以使用以下命令查看结果：

$ hadoop fs -cat /output/order_count/*

输出结果如下：

order001	10
order002	5
order003	2

说明订单`order001`共有10个，`order002`共有5个，`order003`共有2个。