编写一个MapReduce，通过Hbase将Employee2中的数据每个学生的总成绩计算出来，并输出在Totalsale表中

MapReduce是一种编程模型，用于处理大规模数据集的并行运算。在Hadoop生态系统中，MapReduce可以用来处理存储在HBase中的大量数据。HBase是一个开源的非关系型分布式数据库（NoSQL），它建立在Hadoop文件系统之上，适合于处理大量的稀疏数据。

要编写一个MapReduce程序来计算每个学生的总成绩并输出到HBase的Totalsale表中，你需要执行以下步骤：

1. **编写Map函数**：Map函数读取Employee2表中的数据，键值对通常是行键和整行的数据。Map函数的任务是提取每个学生的成绩，并将学生ID作为键，成绩作为值输出。

2. **编写Reduce函数**：Reduce函数接收Map函数输出的键值对，相同的键（学生ID）会分组在一起。Reduce函数对每个键（学生ID）对应的值（成绩）进行求和，得到每个学生的总成绩。

3. **配置HBase表**：在HBase中创建Totalsale表，确保表的列族和列适合存储学生的ID和总成绩。

4. **连接HBase表**：在MapReduce程序中配置HBase表的连接信息，以便程序能够读取Employee2表中的数据并写入Totalsale表。

5. **运行MapReduce作业**：编写完毕后，将MapReduce作业提交到Hadoop集群上执行，处理过程会自动进行Map和Reduce阶段的运算。

6. **结果输出**：运算完成后，将每个学生的总成绩存储到Totalsale表中。

下面是一个简化的MapReduce伪代码示例：

public class StudentTotalScore {

    public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
        public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            // 解析Employee2表中的每行数据，提取学生ID和成绩
            String[] parts = value.toString().split(",");
            String studentId = parts[0];
            int score = Integer.parseInt(parts[1]);
            // 输出学生ID为键，成绩为值
            context.write(new Text(studentId), new IntWritable(score));
        }
    }

    public static class Reduce extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
        public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            // 对每个学生ID的成绩进行累加求和
            int sum = 0;
            for (IntWritable val : values) {
                sum += val.get();
            }
            // 输出学生ID和总成绩
            context.write(key, new IntWritable(sum));
        }
    }

    // 这里还需要编写代码来配置HBase的连接和表的输入输出
    // ...

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 这里配置和提交MapReduce作业
        // ...
    }
}

请注意，这只是一个非常简化的示例，实际的MapReduce程序需要更多的配置和错误处理。