Map阶段
在Map阶段，我们需要对输入数据进行处理，并输出一个或多个键值对。在分组排序中，我们需要将输入数据按照group分组，并对每个组内的数据按照value进行排序。因此，我们可以在Map函数中实现对输入数据的分组和排序操作。具体实现如下：
代码语言：javascript复制public class OrderMapper extends Mapper<Object, Text, Text, OrderBean> {
private Text groupKey = new Text();
@Override
protected void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String[] fields = value.toString().split(",");
String group = fields[0];
int val = Integer.parseInt(fields[1]);
OrderBean orderBean = new OrderBean(group, val);
groupKey.set(group);
context.write(groupKey, orderBean);
}
}OrderMapper继承自Mapper类，输入数据的键类型为Object，值类型为Text；输出数据的键类型为Text，值类型为OrderBean。在map函数中，我们首先将输入数据按照逗号分隔符进行切割，获取group和value两个属性。然后创建一个OrderBean对象来表示当前的输入数据。最后将group作为键，OrderBean作为值，输出到上下文中。
Reduce阶段
在Reduce阶段，我们需要将Map阶段输出的数据按照group进行分组，并对每个组内的数据按照value进行排序。具体实现如下：
代码语言：javascript复制public class OrderReducer extends Reducer<Text, OrderBean, Text, NullWritable> {
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<OrderBean> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
List<OrderBean> orderBeans = new ArrayList<>();
for (OrderBean value : values) {
orderBeans.add(new OrderBean(value.getGroup(), value.getValue()));
}
Collections.sort(orderBeans);
for (OrderBean orderBean : orderBeans) {
context.write(new Text(orderBean.toString()), NullWritable.get());
}
}
}OrderReducer继承自Reducer类，输入数据的键类型为Text，值类型为OrderBean；输出数据的键类型为Text，值类型为NullWritable。在reduce函数中，我们首先将同一组内的所有OrderBean对象存储在一个List中。然后对List进行排序操作，按照OrderBean定义的比较规则进行排序。最后将排好序的OrderBean对象输出到上下文中。
