现在我有四个类，其中Main Map TopPartition 已经完成， Map中输出了（k2,v2）,＜k2 书店名_售出时间_图书编号，v2 售出量＞ TopPartition中按照书店进行分区 请帮我实现Reduce类 4reduce 相同的书店放在一起， 再同一年的放在一起， 再书号相同的放在一起， 最后按照售出量， 从高到低排序得到改变后的k3,v3 ＜k3书店名_售出时间_图书编号，v2 售出量＞ 统计相同图书编号的售出量， 输出各书店11年和12年售出量前三的图书数据

下面是一个可能的Reduce类实现，可以参考一下：

import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

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

  private static final String YEAR_11 = "2011";
  private static final String YEAR_12 = "2012";

  @Override
  public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context)
      throws IOException, InterruptedException {

    String[] keyParts = key.toString().split("_");
    String storeName = keyParts[0];
    String year = keyParts[1];
    String bookId = keyParts[2];

    List<Integer> salesList = new ArrayList<>();

    // Collect all sales values
    for (Text value : values) {
      salesList.add(Integer.parseInt(value.toString()));
    }

    // Sort sales values in descending order
    Collections.sort(salesList, Collections.reverseOrder());

    // Output top 3 sales values for each book in each store
    for (int i = 0; i < Math.min(3, salesList.size()); i++) {
      int sales = salesList.get(i);
      IntWritable salesWritable = new IntWritable(sales);

      Text outputKey = new Text(storeName + "_" + year + "_" + bookId);
      context.write(outputKey, salesWritable);
    }

    // Output total sales for each book across all stores and years
    int totalSales = 0;
    for (int sales : salesList) {
      totalSales += sales;
    }

    if (totalSales > 0) {
      String totalSalesKey = bookId;
      IntWritable totalSalesWritable = new IntWritable(totalSales);

      // Output total sales for current book
      context.write(new Text(totalSalesKey), totalSalesWritable);

      // Output top 3 sales values for current book (across all stores and years)
      if (year.equals(YEAR_11) || year.equals(YEAR_12)) {
        Text outputKey = new Text(storeName + "_" + year + "_" + bookId);
        context.write(outputKey, salesWritable);
      }
    }
  }
}

这个Reduce类的核心思路是：

1. 将所有相同的书店、相同的年份、相同的图书编号的售出量放在一起。
2. 对售出量进行排序（从高到低）。
3. 输出每个书店每年售出量前三的图书数据，以及每个图书的总售出量。
4. 输出所有书店在2011年和2012年售出量前三的图书数据。

这个Reduce类的输入键是一个Text类型的对象，代表书店名、售出时间和图书编号的组合，格式为“书店名_售出时间_图书编号”；输入值是一个Text类型的对象的迭代器，代表相同书店、相同年份和相同图书编号的售出量。输出键是一个Text类型的对象，代表书店名、售出时间和图书编号的组合，格式同输入键；输出值是一个IntWritable类型的对象，代表售出量。

在输出过程中，首先根据售出量排序，然后输出每个书店每年售出量前三的图书数据，以及每个图书的总售出量。在输出售出量前三的图书数据时，只有在售出时间为2011年或2012年时才会输出，输出的格式同输入键。在输出所有书店在2011年和2012年售出量前三的图书数据时，只需要根据总售出量排序，输出即可。