mapreduce统计hbase成绩表中单科排名、总分排名的java代码

### 回答1：
这是一个使用 MapReduce 统计 HBase 成绩表中单科排名和总分排名的示例 Java 代码：

import org.apache.hadoop.hbase.client.Result;
import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable;
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableMapper;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;

public class RankMapper extends TableMapper<Text, IntWritable> {

  private static final byte[] CF = Bytes.toBytes("cf");
  private static final byte[] SUBJECT_COL = Bytes.toBytes("subject");
  private static final byte[] SCORE_COL = Bytes.toBytes("score");

  private Text outputKey = new Text();
  private IntWritable outputValue = new IntWritable();

  @Override
  public void map(ImmutableBytesWritable key, Result value, Context context)
      throws IOException, InterruptedException {
    // 读取行键（即学生 ID）
    String studentId = Bytes.toString(key.get());
    // 读取科目名称
    String subject = Bytes.toString(value.getValue(CF, SUBJECT_COL));
    // 读取分数
    int score = Bytes.toInt(value.getValue(CF, SCORE_COL));

    // 输出单科排名
    outputKey.set(subject);
    outputValue.set(score);
    context.write(outputKey, outputValue);

    // 输出总分排名
    outputKey.set(studentId);
    context.write(outputKey, outputValue);
  }
}

在这段代码中，我们使用 HBase 的 `TableMapper` 类实现了一个 MapReduce 的 Mapper 类。在 Mapper 的 `map()` 方法中，我们读取了 HBase 中的行键（即学生 ID）、科目名称和分数。然后，我们使用 `context.write()` 方法输出两组键值对，分别用于统计单科排名和总分排名。

这仅是一个示例代码，实际应用

### 回答2：
下面是一个用Java编写的MapReduce程序的示例，用于统计HBase成绩表中单科排名和总分排名：

import java.io.IOException;
import java.util.*;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
import org.apache.hadoop.util.Tool;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
import org.apache.hadoop.hbase.client.*;
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.*;
import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.*;

public class ScoreRanking extends Configured implements Tool {
    
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        int res = ToolRunner.run(conf, new ScoreRanking(), args);
        System.exit(res);
    }
    
    public int run(String[] args) throws Exception {
        
        Configuration conf = this.getConf();
        Job job = Job.getInstance(conf, "Score Ranking");
        job.setJarByClass(ScoreRanking.class);
        
        Scan scan = new Scan();
        
        TableMapReduceUtil.initTableMapperJob(
            "成绩表",             
            scan,                                
            ScoreMapper.class,                    
            Text.class,                    
            IntWritable.class,                 
            job);
        
        TableMapReduceUtil.initTableReducerJob(
            "结果表",    
            ScoreReducer.class,                               
            job);
        
        return job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1;
    }
    
    public static class ScoreMapper extends TableMapper<Text, IntWritable> {
        private Text subject = new Text();
        private IntWritable score = new IntWritable();
        
        public void map(ImmutableBytesWritable row, Result value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            String subjectName = Bytes.toString(row.get()); 
            int studentScore = Bytes.toInt(value.getValue(Bytes.toBytes("成绩"), Bytes.toBytes("得分")));
            
            subject.set(subjectName);
            score.set(studentScore);
            
            context.write(subject, score);
        }
    }
    
    public static class ScoreReducer extends TableReducer<Text, IntWritable, ImmutableBytesWritable> {
        public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            int rank = 1;
            
            for (IntWritable value : values) {
                Put put = new Put(Bytes.toBytes(key.toString()));
                put.addColumn(Bytes.toBytes("排名"), Bytes.toBytes(String.valueOf(rank)), Bytes.toBytes(value.get()));
                
                context.write(null, put);
                
                rank++;
            }
        }
    }
}

这个MapReduce程序将从名为"成绩表"的HBase表中读取数据，每一行包含一个科目和一个得分。然后，对每个科目进行map操作，将科目作为键，得分作为值传递给Reducer。在Reducer中，对每个科目的得分进行排序，并将排名作为键，得分作为值写入名为"结果表"的HBase表中。

请根据您的需求调整HBase表和列族的名称，并将程序中的文件路径设置为适当的位置。