private static class Step4Reducer extends TableReducer<Text, IntWritable, NullWritable> { @Override protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Reducer<Text, IntWritable, NullWritable, Mutation>.Context context) throws IOException, InterruptedException { int sum = 0; String name = "", classId = ""; // int count = 0; for (IntWritable v : values) { sum += v.get(); // count ++; } byte[] rk = Bytes.toBytes(key.toString()); byte[] fm = Bytes.toBytes("info"); byte[] c1 = Bytes.toBytes("name"); byte[] c2 = Bytes.toBytes("classId"); byte[] v1 = Bytes.toBytes(name); byte[] v2 = Bytes.toBytes(classId); byte[] c3 = Bytes.toBytes("sum"); // byte[] c2 = Bytes.toBytes("avg"); Put put = new Put(rk); put.addColumn(fm, c1, v1); put.addColumn(fm, c2, v2); put.addColumn(fm, c3, Bytes.toBytes(sum)); // put.addColumn(fm, c2, Bytes.toBytes(sum * 1.0/count)); // 输出 context.write(NullWritable.get(), put); } }

这是一个 MapReduce 中的 Reduce 阶段的代码，它的作用是将来自 Map 阶段的数据进行汇总计算，并将结果写出到 HBase 数据库中。具体来说，它会将相同 key 的数据进行聚合，计算它们的 sum 值，并将 key 和对应的聚合值写入到 HBase 中。其中，rk 表示 HBase 中的 rowkey，fm 表示 column family，c1、c2、c3 分别表示 column family 中的不同列，v1、v2、sum 分别表示对应列的值。在实际使用中，这段代码需要根据具体需求进行修改。

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public class IntSortReducer extends Reducer<IntWritable, IntWritable, IntWritable, IntWritable> { private static final IntWritable lineNumber = new IntWritable(0); @Override protected void reduce(IntWritable key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException { // ignore values: they'll always be 1 (as long as paired with IntMapper) synchronized (lineNumber) { /* TODO: Advance line number */ context.write(/* TODO: Write new, reduced <K,V> pair to context */); } } }

补全后的代码如下：

public class IntSortReducer extends Reducer<IntWritable, IntWritable, IntWritable, IntWritable> {
    private static final IntWritable lineNumber = new IntWritable(0);
    private int count = 0;
    
    @Override
    protected void reduce(IntWritable key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // ignore values: they'll always be 1 (as long as paired with IntMapper)
        synchronized (lineNumber) {
            /* Advance line number */
            count++;
            lineNumber.set(count);
            /* Write new, reduced <K,V> pair to context */
            context.write(lineNumber, key);
        }
    }
}

在补全的代码中，我们通过使用 count 计数器和线程安全的 synchronized 关键字来实现了一个自增的 lineNumber，然后将新生成的键值对通过调用 context.write() 写入到 context 中。

public static class IntSumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> { private Map<String, Integer> counts = new HashMap<>(); @Override protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException { int sum = 0; for (IntWritable value : values) { sum += value.get(); } counts.put(key.toString(), sum); } @Override protected void cleanup(Context context) throws IOException, InterruptedException { // 对 counts 中的键值对按照要求排序 List<Map.Entry<String, Integer>> list = new ArrayList<>(counts.entrySet()); Collections.sort(list, new Comparator<Map.Entry<String, Integer>>() { @Override public int compare(Map.Entry<String, Integer> o1, Map.Entry<String, Integer> o2) { if (o1.getValue() .equals(o2.getValue()) ) { return o2.getKey().compareTo(o1.getKey()); } else { return o2.getValue().compareTo(o1.getValue()); } } }); // 将排序后的结果写入输出文件中 for (Map.Entry<String, Integer> entry : list) { Text word = new Text(entry.getKey()); IntWritable count = new IntWritable(entry.getValue()); context.write(word, count); } } }分析一下这段代码

这段代码是一个 MapReduce 的 Reducer 类，用于对输入数据进行聚合操作。它的输入键值对类型为 Text 和 IntWritable，输出键值对类型也是 Text 和 IntWritable。该类定义了一个名为 counts 的 Map 对象，用于保存每个 key 对应的总和。

在 reduce() 方法中，它遍历了所有的 values，将其相加得到了一个 sum 值，并将其保存到 counts 中。

在 cleanup() 方法中，它首先将 counts 中的键值对存入一个 ArrayList 中，并按照排序规则进行排序，排序规则是：先按照值降序排序，如果值相同则按照键升序排序。排序后，它遍历排序后的 ArrayList，将其中的键值对写入输出文件中。

这段代码的作用是对输入的数据进行聚合操作，并按照一定规则排序后输出结果。