mapreduce实现数据排序

MapReduce是一种分布式计算框架，可以用于对大规模数据进行排序。以下是MapReduce实现数据排序的步骤：

1.编写Map函数和Reduce函数，其中Map函数将输入数据转换为键值对，Reduce函数将键值对按照键进行排序并输出。

2.设置MapReduce作业的输入路径和输出路径。

3.设置MapReduce作业的Mapper类和Reducer类。

4.设置MapReduce作业的输出键值对类型。

5.设置MapReduce作业的排序方式，可以选择部分排序、全排序、辅助排序或二次排序等方式。

6.运行MapReduce作业并等待作业完成。

以下是一个简单的MapReduce排序示例：

// 设置Map函数
public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, IntWritable, IntWritable> {
    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private IntWritable data = new IntWritable();

    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String line = value.toString();
        data.set(Integer.parseInt(line));
        context.write(data, one);
    }
}

// 设置Reduce函数
public static class Reduce extends Reducer<IntWritable, IntWritable, IntWritable, IntWritable> {
    private IntWritable lineNumber = new IntWritable(1);

    public void reduce(IntWritable key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        for (IntWritable val : values) {
            context.write(lineNumber, key);
            lineNumber = new IntWritable(lineNumber.get() + 1);
        }
    }
}

// 设置MapReduce作业
Job job = new Job(conf, "sort");
job.setJarByClass(Sort.class);
job.setMapperClass(Map.class);
job.setReducerClass(Reduce.class);
job.setOutputKeyClass(IntWritable.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

// 运行MapReduce作业
job.waitForCompletion(true);