编写MapReduce程序实现对输入文件的排序；现在有多个输入文件，每个文件中的每行内容均为一个整数。要求读取文件D和E中的整数，进行升序排序后，输出到一个新的文件F中，输出的数据格式为每行两个整数，第一个数字为第二个整数的排序位次，第二个整数为原待排列的整数。

这个问题属于计算机技术问题，我可以帮你解答。首先，你可以使用Hadoop等大数据处理框架来实现MapReduce程序进行文件的排序。具体步骤如下：

1.首先在HDFS上创建两个输入文件夹，分别命名为D和E，在这两个文件夹下分别上传对应的整数文件。

2.编写Mapper程序，将输入文件按行读取，按照数字大小为key，文本内容为value，输出。

3.编写Reducer程序，对Mapper的输出进行排序并输出到文件F中。

4.输出文件格式为每行两个整数，第一个整数为该行数字排名，第二个整数为原待排列的整数。

希望我的回答能帮助你。

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现在有多个输入文件，每个文件中的每行内容均为一个整数。用Java编写MapReduce程序读取所有文件中的整数，进行升序排序后，输出到一个新的文件中，输出的数据格式为每行两个整数，第一个数字为第二个整数的排序位次，第二个整数为原待排列的整数

好的，这个需求可以通过以下步骤实现：

1. 编写一个Mapper类，用于读取输入文件并将其中的每个整数作为key，value为1输出。
2. 编写一个Reducer类，将所有输入文件中的key-value对进行聚合，然后将key进行升序排序，并输出到新文件中。
3. 在main方法中，进行MapReduce作业的配置和提交。

下面是代码示例：

Mapper类：

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

import java.io.IOException;

public class SortMapper extends Mapper<LongWritable, Text, IntWritable, IntWritable> {
    private IntWritable num = new IntWritable();

    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // 将每行的数字作为key，value为1输出
        String line = value.toString();
        num.set(Integer.parseInt(line));
        context.write(num, new IntWritable(1));
    }
}

Reducer类：

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import java.io.IOException;

public class SortReducer extends Reducer<IntWritable, IntWritable, IntWritable, IntWritable> {
    private IntWritable rank = new IntWritable();
    private IntWritable number = new IntWritable();

    @Override
    protected void reduce(IntWritable key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int sum = 0;
        for (IntWritable value : values) {
            sum += value.get();
        }
        // 根据排序结果计算每个数字的排名
        rank.set(context.getCounter("org.apache.hadoop.mapred.Task$Counter", "REDUCE_OUTPUT_RECORDS").getValue() + 1);
        number.set(key.get());
        context.write(rank, number);
    }
}

main方法：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;

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

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

        job.setMapOutputKeyClass(IntWritable.class);
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
        job.setOutputKeyClass(IntWritable.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

        job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
        job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);

        // 添加多个输入文件
        TextInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        TextInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[1]));
        // ...
        TextOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[2]));

        job.waitForCompletion(true);
    }
}

运行MapReduce作业：

hadoop jar sort.jar SortJob input1 input2 output

其中，input1、input2是输入文件路径，output是输出文件路径。