mapreduce实现对输入文件的排序

MapReduce实现对输入文件的排序，需要以下步骤：

1. Map阶段：将输入文件逐行读入，以每行为单位进行处理。每个Map任务将读入的一行文本按照指定的排序规则进行转换，生成一个键值对，其中键表示排序关键字，值为原始文本行。输出所有生成的键值对。

2. Shuffle阶段：将所有Map任务输出的键值对按照键值进行排序并按照键值分组，将相同键值的键值对存放到同一个Reduce任务中处理。

3. Reduce阶段：将每个Reduce任务中所有键值对按照键进行排序，并将排序后的值部分写入输出文件。

4. 合并输出：将所有Reduce任务输出文件的内容合并生成最终的排序结果文件。

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mapreduce编程实现对输入文件的排序

MapReduce编程实现对输入文件的排序步骤如下：

1. Map阶段：将输入文件中的每一行作为一个记录进行处理，将记录中的关键字作为Map的输出Key，将整个记录作为Map的输出Value。

2. Shuffle阶段：将Map的输出结果按照Key值进行排序，并将具有相同Key值的记录分配到同一个Reducer进行处理。

3. Reduce阶段：将Reducer的输入结果按照关键字进行排序，并将排序后的结果输出到文件中。

下面是一个简单的MapReduce实现对输入文件的排序的代码示例：

Map阶段：

public class SortMapper extends Mapper<LongWritable, Text, IntWritable, Text> {

    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[] parts = line.split("\\s+");

        // 提取关键字
        int keyVal = Integer.parseInt(parts[0]);

        // 输出 <key, value> 键值对
        context.write(new IntWritable(keyVal), new Text(line));
    }
}

Shuffle阶段：

无需编写代码，MapReduce框架会自动进行按照Key值排序并分配到Reducer的操作。

Reduce阶段：

public class SortReducer extends Reducer<IntWritable, Text, IntWritable, Text> {

    public void reduce(IntWritable key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        for (Text value : values) {
            // 输出排序后的结果
            context.write(key, value);
        }
    }
}

在Driver类中设置输入输出路径和运行MapReduce作业：

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(Text.class);

        FileInputFormat.addInputPath(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文件（每行包含一个整数）的排序操作，并将排序后的结果输出到文件中。

请编写MapReduce程序编写程序实现对输入文件的排序

好的，以下是MapReduce程序的实现步骤：

1. Map阶段：将每一行作为一个记录，以该行中的某个字段作为key，整行作为value输出。

2. Shuffle阶段：根据Map输出的key值进行分组，将同一个key值的value分到同一个Reduce Task中。

3. Reduce阶段：对每一个Reduce Task中的记录按照key进行排序，输出排序后的结果。

以下是MapReduce程序的实现代码：

Map阶段：

public static class SortMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {

    private Text outKey = new Text();
    private Text outValue = new Text();

    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String[] strs = value.toString().split(",");
        outKey.set(strs[0]); // 以第一个字段作为key
        outValue.set(value.toString());
        context.write(outKey, outValue);
    }
}

Reduce阶段：

public static class SortReducer extends Reducer<Text, Text, Text, NullWritable> {

    public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        List<String> list = new ArrayList<String>();
        for (Text value : values) {
            list.add(value.toString());
        }
        Collections.sort(list); // 对记录按照key进行排序
        for (String value : list) {
            context.write(new Text(value), NullWritable.get());
        }
    }
}

需要注意的是，以上代码只实现了升序排序，如需实现降序排序，只需将Collections.sort(list)改为Collections.reverse(list)即可。

另外，在提交MapReduce程序之前，需要设置Job的输入路径、输出路径、Mapper和Reducer等信息，以下是完整代码：

public class SortJob {

    public static class SortMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {

        private Text outKey = new Text();
        private Text outValue = new Text();

        public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            String[] strs = value.toString().split(",");
            outKey.set(strs[0]); // 以第一个字段作为key
            outValue.set(value.toString());
            context.write(outKey, outValue);
        }
    }

    public static class SortReducer extends Reducer<Text, Text, Text, NullWritable> {

        public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            List<String> list = new ArrayList<String>();
            for (Text value : values) {
                list.add(value.toString());
            }
            Collections.sort(list); // 对记录按照key进行排序
            for (String value : list) {
                context.write(new Text(value), NullWritable.get());
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "SortJob");

        job.setJarByClass(SortJob.class);
        job.setMapperClass(SortMapper.class);
        job.setReducerClass(SortReducer.class);

        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(Text.class);

        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}