[maven java编程题，请给出实例代码] 某市连锁书店共有4个门店，每个门店的每一笔图书销售记录都会自动汇总到该市分公司的销售系统后台，销售记录数据如下（约100万数量级）： BTW-08001$2011年1月2日$鼎盛书店$BK-83021$12 BTW-08002$2011年1月4日$博达书店$BK-83033$5 BTW-08003$2011年1月4日$博达书店$BK-83034$41 ...... 其中记录样例说明如下： //[流水单号]$[交易时间]$[书店名称]$[图书编号]$[售出数量] BTW-08001$2011年1月2日$鼎盛书店$BK-83021$12 年底，公司市场部需要统计本年度各门店图书热销Top3，并做成4张报表上报公司经理；请在MR框架下编程实现这个需求，对应数据文件已经附上

以下是使用Hadoop MapReduce框架实现的代码，包括Mapper和Reducer函数：

Mapper函数：

public class SalesMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
    
    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();
    
    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        
        String line = value.toString();
        String[] tokens = line.split("\\$");
        
        // 获取书店名称、图书编号和售出数量
        String storeName = tokens[2];
        String bookID = tokens[3];
        int salesNum = Integer.parseInt(tokens[4]);
        
        // 将书店名称和图书编号拼接成一个单词作为Map的Key
        word.set(storeName + "-" + bookID);
        
        // 将售出数量作为Map的Value
        context.write(word, new IntWritable(salesNum));
    }
}

Reducer函数：

public class SalesReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    
    private TreeMap<Integer, String> top3 = new TreeMap<Integer, String>(Collections.reverseOrder());
    
    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        
        int sum = 0;
        for (IntWritable value : values) {
            sum += value.get();
        }
        
        // 将书店名称和图书编号从Key中分离出来
        String[] tokens = key.toString().split("-");
        String storeName = tokens[0];
        String bookID = tokens[1];
        
        // 将当前书店和图书的销售总量加入Top3列表
        top3.put(sum, storeName + "-" + bookID);
        
        // 如果Top3列表长度大于3，删除最小的元素
        if (top3.size() > 3) {
            top3.remove(top3.lastKey());
        }
    }
    
    public void cleanup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
        
        // 输出每个门店的销售热销Top3
        for (Map.Entry<Integer, String> entry : top3.entrySet()) {
            int salesNum = entry.getKey();
            String storeNameAndBookID = entry.getValue();
            String[] tokens = storeNameAndBookID.split("-");
            String storeName = tokens[0];
            String bookID = tokens[1];
            context.write(new Text(storeName + "\t" + bookID), new IntWritable(salesNum));
        }
    }
}

在Main函数中，我们需要设置JobConf，并指定Mapper和Reducer函数：

public static void main(String[] args) throws Exception {
        
    Configuration conf = new Configuration();
    Job job = Job.getInstance(conf, "SalesAnalysis");
    job.setJarByClass(SalesAnalysis.class);
    job.setMapperClass(SalesMapper.class);
    job.setReducerClass(SalesReducer.class);
    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}

最终的输出结果将是每个门店的销售热销Top3。