使用mapreduce进行数据排序

MapReduce是一种用于大规模数据处理的编程模型和软件框架，其中Map（映射）和Reduce（归约）是两个主要的操作步骤。在MapReduce中进行数据排序需要如下步骤：

1. Mapper函数：Mapper函数将输入数据切分成若干组，每个组包括一个key和一个value。将每个key-value对映射成一个新的key-value对，其中新的key为原来的value，新的value为null。

2. Shuffle阶段：MapReduce框架自动对Mapper函数输出的结果进行shuffle操作，将相同的key值的value值聚集在一起，并将这些组按照key值进行排序。

3. Reducer函数：Reducer函数将shuffle阶段的输出结果作为输入，对每个key值对应的所有value值进行排序并输出。

示例代码如下：

Mapper函数：

public class SortMapper extends Mapper<LongWritable, Text, IntWritable, NullWritable> {
private IntWritable value = new IntWritable();

@Override
protected void map(LongWritable key, Text line, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String[] fields = line.toString().split(",");
value.set(Integer.parseInt(fields[1]));
context.write(value, NullWritable.get());
}
}

Reducer函数：

public class SortReducer extends Reducer<IntWritable, NullWritable, IntWritable, NullWritable> {
@Override
protected void reduce(IntWritable key, Iterable<NullWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
context.write(key, NullWritable.get());
}
}

在Driver中对MapReduce作业进行配置：

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

以上代码实现了对输入数据的第二个字段进行排序。在运行作业之前需要将输入文件上传到HDFS中，并将输出文件夹创建在HDFS中。然后在命令行中执行以下命令：

hadoop jar Sort.jar SortDriver /input /output

其中Sort.jar为编译好的作业jar包，/input为输入文件路径，/output为输出文件夹路径。执行完成后，可以通过以下命令将输出文件夹中的结果下载到本地：

hadoop fs -get /output/part-r-00000 output.txt

其中output.txt为本地存储结果的文件名。