MapReduce排序代码

MapReduce排序的代码包括两个部分：Map阶段和Reduce阶段。

Map阶段的目的是对输入的数据进行分组和排序。代码如下：

def map(key, value):
    # key: None
    # value: one line of input file
    for word in value.split():
        yield (word, 1)

Reduce阶段的目的是将Map阶段的输出进行合并并排序。代码如下：

def reduce(key, values):
    # key: word
    # values: list of counts
    yield (key, sum(values))

注意，这只是MapReduce排序的简单示例代码，实际应用中可能会有更多的处理。

相关问题

MapReduce排序hive代码

以下是一个基本的MapReduce排序Hive代码示例。这个例子使用了HiveQL语言来定义输入和输出表，并使用了Hadoop自带的MapReduce示例程序来进行排序操作。这个示例需要您具备一定的Hadoop和Hive的基础知识。

1. 创建输入表和输出表

CREATE TABLE sales (
    id INT,
    date STRING,
    amount DOUBLE
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ',';

CREATE TABLE sorted_sales (
    id INT,
    date STRING,
    amount DOUBLE
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ',';

2. 加载数据到输入表中

LOAD DATA LOCAL INPATH '/path/to/data' INTO TABLE sales;

3. 编写MapReduce代码

package com.example;

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

import java.io.IOException;

public class SalesSort {

    public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, DoubleWritable, Text> {

        private DoubleWritable salesAmount = new DoubleWritable();
        private Text salesData = new Text();

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

            String[] sales = value.toString().split(",");
            salesAmount.set(Double.parseDouble(sales[2]));
            salesData.set(value);

            context.write(salesAmount, salesData);
        }
    }

    public static class Reduce extends Reducer<DoubleWritable, Text, NullWritable, Text> {

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

            for (Text value : values) {
                context.write(NullWritable.get(), value);
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        Configuration conf = new Configuration();

        Job job = Job.getInstance(conf, "SalesSort");
        job.setJarByClass(SalesSort.class);

        job.setMapperClass(Map.class);
        job.setReducerClass(Reduce.class);

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

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

        TextInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
        TextOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

        job.waitForCompletion(true);
    }
}

4. 打包MapReduce代码

在使用这个MapReduce代码之前，需要将它打包成一个可执行的JAR文件。可以使用Maven或Gradle等构建工具来完成这个操作。打包完成后，将JAR文件上传到Hadoop集群上的任意节点。

5. 执行MapReduce作业

ADD JAR /path/to/sales-sort.jar;
FROM sales
INSERT OVERWRITE TABLE sorted_sales
SELECT *
ORDER BY amount DESC
MAPREDUCE '/path/to/sales-sort.jar com.example.SalesSort';

在这个示例中，我们使用了一个名为“SalesSort”的类来定义Map和Reduce函数，并将它打包成了一个可执行的JAR文件。我们还在Hive中定义了两个表，一个用于存储原始销售数据，另一个用于存储排序后的结果。

在执行HiveQL语句时，我们使用了“ADD JAR”命令将打包好的JAR文件添加到Hive的分布式缓存中。然后，我们使用“INSERT OVERWRITE”命令将排序后的结果写入到输出表中，并使用“MAPREDUCE”关键字来指定使用的MapReduce程序。

希望这个示例能对您有所帮助。

mapreduce学生成绩排序完整代码

以下是使用MapReduce进行学生成绩排序的完整代码：

Mapper类：

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.*;

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

    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String line = value.toString();
        String[] tokens = line.split(",");
        String name = tokens[0];
        double score = Double.parseDouble(tokens[1]);

        context.write(new DoubleWritable(score), new Text(name));
    }
}

Reducer类：

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.*;

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

    public void reduce(DoubleWritable key, Iterable<Text> values, Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
        for (Text value : values) {
            context.write(value, key);
        }
    }
}

Driver类：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.*;

public class SortDriver {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        if (args.length != 2) {
            System.err.println("Usage: SortDriver <input path> <output path>");
            System.exit(-1);
        }

        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "Sort Students by Score");
        job.setJarByClass(SortDriver.class);

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

        job.setMapOutputKeyClass(DoubleWritable.class);
        job.setMapOutputValueClass(Text.class);

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

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

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

输入文件的格式如下：

John,85.5
Mary,92.3
Tom,76.8
Lucy,88.7
Bob,79.2

在命令行中执行以下命令以运行此程序：

$ hadoop jar SortDriver.jar /input/scores.txt /output/sorted_scores

其中，/input/scores.txt是输入文件的路径，/output/sorted_scores是输出结果的路径。

输出结果：

Bob 79.2
Tom 76.8
John 85.5
Lucy 88.7
Mary 92.3

以上就是使用MapReduce进行学生成绩排序的完整代码。