mapreduce项目统计hbase成绩表中的单科排名、总分排名存到本地txt文件

### 回答1：
MapReduce 是一种编程模型，用于大规模数据处理。如果你想使用 MapReduce 统计 HBase 中的单科成绩排名和总分排名，你可以这样做：

1. 使用 HBase 的 Java API 读取成绩表中的数据。

2. 实现 MapReduce 程序中的 Mapper 类，在 Mapper 中使用成绩表中的数据作为输入，并对每个学生的单科成绩和总分进行统计。

3. 实现 MapReduce 程序中的 Reducer 类，在 Reducer 中将 Mapper 输出的统计结果进行排序。

4. 运行 MapReduce 程序，将排序后的结果写入本地 txt 文件。

你也可以使用其他方法来实现这个功能，例如使用 Spark 或者 Flink。

### 回答2：
要统计hbase成绩表中的单科排名和总分排名，并将结果存储到本地txt文件中，可以使用MapReduce项目来实现。

首先，需要编写一个Mapper类用于处理hbase中的成绩数据。在Mapper中，我们可以从hbase中读取成绩表，并将每个学生的单科成绩和总分作为键值对发送出去。键是学生的ID，值是一个包含单科成绩和总分的对象。

然后，我们需要编写一个Reducer类来处理Mapper输出的键值对。在Reducer中，我们可以对每个学生的成绩数据进行排序和排名，并将排名结果存储到本地txt文件中。

为了在Reducer中对成绩进行排序，可以使用TreeMap来保存键值对，其中键是成绩，值是学生ID。通过遍历TreeMap，我们可以获取按成绩排序的学生ID，并分别计算单科排名和总分排名。

最后，我们需要编写一个主类，来配置和运行MapReduce任务。在主类中，我们可以设置hbase的连接信息，并指定输入和输出路径。然后，创建一个Job对象，并设置Mapper类、Reducer类、输入路径、输出路径等相关属性。最后，调用Job的waitForCompletion方法来运行任务。

当任务执行完成后，结果将会保存在指定的输出路径中，我们可以将其读取到本地txt文件中，可以使用File类来实现。

综上所述，通过编写Mapper类，Reducer类，主类以及使用相关的输入输出类，可以实现统计hbase成绩表中的单科排名和总分排名，并将结果存储到本地txt文件中。

### 回答3：
MapReduce是一种主流的数据处理框架，能够对大规模的数据进行并行化处理，适用于分布式存储系统如HBase。在这个问题中，我们需要统计HBase成绩表中的单科排名和总分排名，并将结果存储到本地的txt文件中。

首先，我们需要设计MapReduce任务的输入格式和输出格式。输入格式可以使用HBase表作为输入数据源，每个学生的成绩作为一条记录。输出格式可以使用键值对的形式，其中键是学生的ID，值是一个包含单科排名和总分排名的字符串。

在Map阶段，我们需要将每个学生的成绩数据进行处理。我们可以从HBase表中读取每一行数据，将学生ID作为键，成绩数据作为值进行映射。对于每一条记录，我们可以计算出学生的单科排名和总分排名，并将其作为中间结果输出。

在Reduce阶段，我们需要对Map阶段输出的中间结果进行汇总和整理。我们可以根据学生ID进行分组，将同一个学生的不同成绩数据整合到一起。然后，我们可以对每个学生的成绩数据进行排序，得到单科排名和总分排名。最后，我们将结果以键值对的形式输出，其中键是学生ID，值是一个包含单科排名和总分排名的字符串。

最后，我们可以将Reduce阶段的输出结果写入本地的txt文件中。可以使用Java的文件操作API来创建和写入文件。我们可以按照指定的格式将学生ID、单科排名和总分排名写入文件中的每一行。

综上所述，通过使用MapReduce框架，我们可以对HBase成绩表中的数据进行处理和统计，并将结果存储到本地的txt文件中。这样可以方便地获取每个学生的单科排名和总分排名信息。