一个Hadoop工程关于温度的二次排序程序

可以使用MapReduce框架来实现Hadoop工程关于温度的二次排序程序。具体实现方法如下：

1. Mapper阶段：将输入的数据按照温度值和时间戳进行分割，将温度值作为Key，将时间戳和温度值作为Value输出。

2. Shuffle阶段：将Mapper输出的Key-Value对按照Key进行排序，将相同Key的Value放在同一个Reducer中处理。

3. Reducer阶段：将Mapper输出的Value按照时间戳进行排序，将排序后的结果输出。

下面是一个简单的Hadoop工程关于温度的二次排序程序的代码示例：

Mapper代码：

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

private IntWritable temperature = new IntWritable();
private Text timeAndTemperature = new Text();

public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {

String[] tokens = value.toString().split(",");
int temp = Integer.parseInt(tokens[1]);
temperature.set(temp);
timeAndTemperature.set(tokens[0] + "," + tokens[1]);
context.write(temperature, timeAndTemperature);
}
}

Reducer代码：

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

private Text time = new Text();

public void reduce(IntWritable key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {

for (Text value : values) {
String[] tokens = value.toString().split(",");
time.set(tokens[0]);
context.write(time, key);
}
}
}

注意：以上代码仅供参考，实际应用中需要根据具体情况进行修改和优化。