MapReduce 统计 HBase 成绩表中单科排名和总分排名的完整代码

### 回答1：
下面是使用 MapReduce 统计 HBase 成绩表中单科排名和总分排名的完整代码示例：

import java.io.IOException;
import java.util.Map;
import java.util.NavigableMap;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Get;
import org.apache.hadoop.hbase.client.HTable;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Result;
import org.apache.hadoop.hbase.client.ResultScanner;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Scan;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

public class HBaseRanking {

  public static class RankingMapper
    extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {

    private final static IntWritable score = new IntWritable();
    private Text subject = new Text();

    public void map(Object key, Text value, Context context
                    ) throws IOException, InterruptedException {
      Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
      HTable table = new HTable(conf, "scores");

      Get get = new Get(Bytes.toBytes(value.toString()));
      Result result = table.get(get);
      NavigableMap<byte[], byte[]> map = result.getFamilyMap(Bytes.toBytes("scores"));
      for (Map.Entry<byte[], byte[]> entry : map.entrySet()) {
        subject.set(Bytes.toString(entry.getKey()));
        score.set(Bytes.toInt(entry.getValue()));
        context.write(subject, score);
      }
    }
  }

  public static class RankingReducer
    extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    private IntWritable result = new IntWritable();

    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
                       Context context
                       ) throws IOException, InterruptedException {
      int rank = 0;
      for (IntWritable val : values) {
        rank++;
      }
      result.set(rank);
      context.write(key, result);
    }
  }

  public static class TotalRankingMapper
    extends Mapper<Object, Text, IntWritable, Text> {

    private final static IntWritable score = new IntWritable();
    private Text name = new Text();

    public void map(Object key, Text value, Context context
                    ) throws IOException, InterruptedException {
      Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
      HTable table = new HTable  

### 回答2：
MapReduce是一种用于大规模数据处理的编程模型，HBase是一种分布式的NoSQL数据库。如果要统计HBase成绩表中单科排名和总分排名的完整代码，需要以下几个步骤：

1. 创建HBase表并导入数据
首先，在HBase中创建一个表来存储成绩数据，表中包含学生ID、科目和成绩等列族。然后，将成绩数据导入到HBase表中，以便后续的MapReduce作业可以使用它。

2. 编写MapReduce程序
编写一个MapReduce程序来统计单科排名和总分排名。在Map阶段，从HBase表中读取数据，并将学生ID和成绩作为输出键值对。在Reduce阶段，对相同学生的成绩进行汇总，并计算出单科排名和总分排名。最后，将排名结果写回HBase表中。

3. 配置MapReduce作业
将MapReduce程序打包为可执行的Jar文件，然后使用Hadoop的命令行工具来配置和提交MapReduce作业。在配置中，指定输入和输出路径，以及使用的Mapper和Reducer类等信息。

4. 运行MapReduce作业
使用Hadoop的命令行工具来提交MapReduce作业，并观察作业的运行情况和输出结果。根据作业的规模和集群的性能，作业的执行时间可能会有所不同。

以上是一个大致的步骤，具体的实现细节和代码逻辑需要根据实际情况进行调整和编写。MapReduce的编程模型和HBase的数据操作可以参考官方文档和相关教程，以便更好地理解和掌握这些技术。  

### 回答3：
MapReduce 是一种用于大数据处理的编程模型，而 HBase 则是一个分布式的、可伸缩的非关系型数据库。而要统计 HBase 成绩表中单科排名和总分排名，可以采用以下代码实现。

首先，在 Map 阶段，需要从 HBase 中读取数据，然后将学生的成绩按照科目和总分作为键值对输出。Map 函数可以如下实现：

public void map(ImmutableBytesWritable row, Result value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String studentId = Bytes.toString(row.get());
String subject = Bytes.toString(value.getValue(Bytes.toBytes("cf"), Bytes.toBytes("subject")));
int score = Bytes.toInt(value.getValue(Bytes.toBytes("cf"), Bytes.toBytes("score")));

context.write(new Text(subject), new IntWritable(score)); // 按科目统计
context.write(new Text("total"), new IntWritable(score)); // 统计总分
}

然后，在 Reduce 阶段，需要对每个科目和总分的分数进行排序，并输出排名结果。Reduce 函数可以如下实现：

public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
List<Integer> scores = new ArrayList<>();
for (IntWritable value : values) {
scores.add(value.get());
}

Collections.sort(scores, Collections.reverseOrder()); // 对分数进行降序排序

// 输出排名结果
int rank = 0;
for (int i = 0; i < scores.size(); i++) {
if (i > 0 && scores.get(i) != scores.get(i-1)) {
rank = i;
}
context.write(new Text(key), new IntWritable(rank + 1));
}
}

最后，将以上的 Map 和 Reduce 函数进行整合，并设置其他必要的配置，如输入输出路径等，即可完成完整的代码。

希望以上回答对您有所帮助！