mapreduce里面得map可以有多少任务

在MapReduce中，map任务的数量由输入数据的大小和集群的配置决定。通常情况下，MapReduce框架会根据输入数据的大小自动确定map任务的数量。每个map任务会处理输入数据的一个切片。因此，map任务的数量可以是输入数据切片的数量。但是，最终实际运行的map任务数量还受到集群资源和配置的限制。在大规模的集群中，可能会有成百上千个map任务同时执行。

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MapReduce使用快速排序算法实现对文件里面数字进行排序

MapReduce使用的是一种分布式计算模型，常用于大规模数据处理。快速排序算法是一种高效的排序算法，也可以在MapReduce中使用来对文件里面的数字进行排序。

具体实现步骤如下：

1. Map阶段：将输入文件按照一定的规则进行拆分，每个Map任务处理一部分数据，并对其进行局部排序。

2. Shuffle阶段：将Map任务的输出进行分区、排序和合并，以保证相同的key值被分配到同一个Reduce任务上。

3. Reduce阶段：将Shuffle阶段输出的每个分区的数据，按照key值进行全局排序，并将最终结果输出到文件中。

在MapReduce中，快速排序算法的实现主要涉及到Map任务中的局部排序和Reduce任务中的全局排序。具体实现可以使用Java中的Collections.sort()函数进行排序。在Reduce任务中，可以使用TreeMap来进行全局排序和去重。

MapReduce使用快速排序算法实现对文件里面数字进行排序的java代码

下面是使用MapReduce实现对文件里面数字进行排序的Java代码，其中使用了快速排序算法：

import java.io.IOException;
import java.util.*;

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

public class SortNumbers {

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

        public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            String line = value.toString();
            StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
            while (tokenizer.hasMoreTokens()) {
                num.set(Integer.parseInt(tokenizer.nextToken()));
                context.write(num, NullWritable.get());
            }
        }
    }

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

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

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

        job.setOutputKeyClass(IntWritable.class);
        job.setOutputValueClass(NullWritable.class);

        job.setNumReduceTasks(1); // 设置Reduce任务数为1

        // 设置输入和输出文件路径
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

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

在这段代码中，Map任务将输入文件按照空格分隔符进行拆分，将每个数字作为key值输出，value值为NullWritable。Reduce任务将输入的key值进行全局排序，并输出结果。最终结果会按照升序排列的顺序输出到输出文件中。