mapreduce实现按访问次数排序

要实现按访问次数排序，可以使用MapReduce框架来完成。

首先，对于每个访问记录，我们需要将其拆分成访问者ID和访问次数。然后，将访问者ID作为键，访问次数作为值进行map操作，输出键值对。

接下来，对于每个访问者ID，将其对应的所有访问次数加起来，得到该访问者的总访问次数。然后，将访问者ID作为键，总访问次数作为值进行reduce操作，输出键值对。

最后，对reduce输出的键值对按照值进行排序，即可得到按访问次数排序的结果。

下面是一个简单的MapReduce程序实现：

public class AccessCountSort {

  public static class AccessCountMap extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
    private final static IntWritable ONE = new IntWritable(1);

    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
      String[] tokens = value.toString().split("\\s+");
      String userId = tokens[0];
      context.write(new Text(userId), ONE);
    }
  }

  public static class AccessCountReduce extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
      int count = 0;
      for (IntWritable value : values) {
        count += value.get();
      }
      context.write(key, new IntWritable(count));
    }
  }

  public static class CountComparator extends WritableComparator {
    protected CountComparator() {
      super(IntWritable.class, true);
    }

    @Override
    public int compare(WritableComparable w1, WritableComparable w2) {
      IntWritable v1 = (IntWritable) w1;
      IntWritable v2 = (IntWritable) w2;
      return -1 * v1.compareTo(v2);
    }
  }

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    Configuration conf = new Configuration();
    Job job = Job.getInstance(conf, "AccessCountSort");

    job.setJarByClass(AccessCountSort.class);
    job.setMapperClass(AccessCountMap.class);
    job.setReducerClass(AccessCountReduce.class);

    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

    job.setSortComparatorClass(CountComparator.class);

    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
  }
}

在程序中，我们定义了一个AccessCountMap类和一个AccessCountReduce类，分别实现map和reduce操作。在map操作中，我们使用访问者ID作为键，访问次数1作为值输出键值对。在reduce操作中，对于每个访问者ID，将其对应的所有访问次数加起来，得到该访问者的总访问次数。

另外，我们还定义了一个CountComparator类，用于对reduce输出的键值对按值进行排序。在这个类中，我们重写了WritableComparator的compare方法，使得排序时按照值的大小进行降序排序。

最后，在main函数中，我们设置了MapReduce作业的输入路径、输出路径、Mapper类、Reducer类、输出键值对类型和排序比较器类，并启动了作业。