编写一个MapReduce程序，该程序可以读取HDFS中的数据，并按月份和销售量排序的代码

好的，这是一个简单的MapReduce程序，可以按照月份和销售量对HDFS中的数据进行排序：

import java.io.IOException;
import java.text.ParseException;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;
import java.util.Map;
import java.util.TreeMap;
 
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
 
public class SalesSort {
 
    public static class SalesMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>{
        private final static IntWritable sales = new IntWritable();
        private Text month = new Text();
 
        public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            String[] fields = value.toString().split(",");
            String dateStr = fields[0];
            int sale = Integer.parseInt(fields[1]);
 
            SimpleDateFormat dateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
            Date date = null;
            try {
                date = dateFormat.parse(dateStr);
            } catch (ParseException e) {
                e.printStackTrace();
            }
 
            SimpleDateFormat monthFormat = new SimpleDateFormat("MM");
            month.set(monthFormat.format(date));
            sales.set(sale);
 
            context.write(month, sales);
        }
    }
 
    public static class SalesReducer extends Reducer<Text, IntWritable, NullWritable, Text>{
        private TreeMap<Integer, String> salesMap = new TreeMap<Integer, String>();
 
        public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            int sum = 0;
            for (IntWritable val : values) {
                sum += val.get();
            }
 
            salesMap.put(sum, key.toString());
            if (salesMap.size() > 10) {
                salesMap.remove(salesMap.firstKey());
            }
        }
 
        protected void cleanup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
            for (Map.Entry<Integer, String> entry : salesMap.entrySet()) {
                context.write(NullWritable.get(), new Text(entry.getValue() + "\t" + entry.getKey()));
            }
        }
    }
 
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "Sales Sort");
        job.setJarByClass(SalesSort.class);
        job.setMapperClass(SalesMapper.class);
        job.setReducerClass(SalesReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

这个MapReduce程序的输入是一个包含销售数据的CSV文件，格式如下：

2017-01-01,100
2017-02-01,200
2017-01-02,150
2017-02-02,250
……

每一行包含两个字段，第一个字段是销售日期，第二个字段是销售量。

在Mapper中，我们将销售日期解析成月份，销售量作为Value，输出一个Key-Value对。

在Reducer中，我们使用一个TreeMap来保存销售量最大的10个月份。在cleanup方法中，我们将这10个月份按照销售量从小到大输出。

最后，我们将输出结果写入HDFS中的一个文件。