hadoop存储数据自动排序吗？

Hadoop并不会自动对存储在其上的数据进行排序，但是它提供了可以对数据进行排序的工具，比如MapReduce。通过MapReduce，可以编写排序程序对数据进行排序。在排序过程中，MapReduce会将数据划分为多个分区，每个分区内部进行排序，最后再将各个分区合并起来，从而得到全局有序的数据。此外，Hadoop还提供了Hive、Pig等高级工具，它们也可以用来进行数据排序。

相关问题

Hadoop怎么实现数据计算

Hadoop是一个分布式计算框架，它可以实现对大规模数据的分布式存储和计算。Hadoop的数据计算主要是通过MapReduce来实现的，具体流程如下：

1. 数据分片：将大规模数据分成多个小的数据块，并存储到Hadoop分布式文件系统（HDFS）中。

2. Map阶段：通过MapReduce的Map函数，对每个数据块进行并行计算。Map函数会将输入的数据块转化为一系列的键值对，然后对每个键值对进行处理，并输出新的键值对作为中间结果。

3. Shuffle阶段：Map函数输出的中间结果需要按照键值进行排序，并分配到不同的Reduce任务中进行计算。Shuffle阶段主要是对中间结果进行排序、分组、分区等操作，以便将相同的键值对发送到同一个Reduce任务中。

4. Reduce阶段：通过MapReduce的Reduce函数，对每个Reduce任务收到的中间结果进行计算。Reduce函数会将输入的中间结果进行聚合，并输出新的键值对作为最终结果。

5. 数据合并：最终将各个Reduce任务计算的结果进行合并，并存储到HDFS中，以便后续的查询和分析。

Hadoop的数据计算具有高度的可扩展性和容错性，可以处理PB级别的大规模数据，并且可以自动处理节点故障和数据丢失等问题。同时，Hadoop还提供了一系列的工具和组件，如Hive、Pig、Spark等，以便用户更方便地进行数据的处理和分析。

使用mapreduce进行数据排序

MapReduce是一种用于大规模数据处理的编程模型和软件框架，其中Map（映射）和Reduce（归约）是两个主要的操作步骤。在MapReduce中进行数据排序需要如下步骤：

1. Mapper函数：Mapper函数将输入数据切分成若干组，每个组包括一个key和一个value。将每个key-value对映射成一个新的key-value对，其中新的key为原来的value，新的value为null。

2. Shuffle阶段：MapReduce框架自动对Mapper函数输出的结果进行shuffle操作，将相同的key值的value值聚集在一起，并将这些组按照key值进行排序。

3. Reducer函数：Reducer函数将shuffle阶段的输出结果作为输入，对每个key值对应的所有value值进行排序并输出。

示例代码如下：

Mapper函数：

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

@Override
protected void map(LongWritable key, Text line, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String[] fields = line.toString().split(",");
value.set(Integer.parseInt(fields[1]));
context.write(value, NullWritable.get());
}
}

Reducer函数：

public class SortReducer extends Reducer<IntWritable, NullWritable, IntWritable, NullWritable> {
@Override
protected void reduce(IntWritable key, Iterable<NullWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
context.write(key, NullWritable.get());
}
}

在Driver中对MapReduce作业进行配置：

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(NullWritable.class);
FileInputFormat.setInputPaths(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数据的第二个字段进行排序。在运行作业之前需要将输入文件上传到HDFS中，并将输出文件夹创建在HDFS中。然后在命令行中执行以下命令：

hadoop jar Sort.jar SortDriver /input /output

其中Sort.jar为编译好的作业jar包，/input为输入文件路径，/output为输出文件夹路径。执行完成后，可以通过以下命令将输出文件夹中的结果下载到本地：

hadoop fs -get /output/part-r-00000 output.txt

其中output.txt为本地存储结果的文件名。