Reducer类的主要任务是将Mapper任务的输出进行排序，并输出到文件中。由于我们要进行全排序，因此Reducer任务需要将所有的数据进行排序，而不是仅仅对每个分组进行排序。在Reducer任务中，我们可以使用Java中的List来存储所有的数据，然后调用Java中的Collections.sort方法进行排序。例如，我们可以定义Reducer类如下：
代码语言：javascript复制public class SortReducer extends Reducer<StudentScore, NullWritable, StudentScore, NullWritable> {
@Override
public void reduce(StudentScore key, Iterable<NullWritable> values, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
// 将所有的数据存储到List中，并进行排序
List<StudentScore> list = new ArrayList<>();
for (NullWritable value : values) {
list.add(key);
}
Collections.sort(list);
// 将排序后的结果输出到文件中
for (StudentScore studentScore : list) {
context.write(studentScore, NullWritable.get());
}
}
}在完成Mapper和Reducer的编写后，我们需要对MapReduce任务进行配置，并提交任务到Hadoop集群中运行。例如，我们可以定义一个Driver类如下：
代码语言：javascript复制public class SortDriver {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建Job对象
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf, "Sort");
// 配置Job对象
job.setJarByClass(SortDriver.class);
job.setMapperClass(SortMapper.class);
job.setReducerClass(SortReducer.class);
job.setOutputKeyClass(StudentScore.class);
job.setOutputValueClass(NullWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
// 提交任务并等待完成
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}在以上代码中，我们首先创建了一个Job对象，并通过调用Job对象的各种方法进行配置。其中，setJarByClass方法用于指定Job类，setMapperClass和setReducerClass方法分别用于指定Mapper和Reducer类，setOutputKeyClass和setOutputValueClass方法用于指定Mapper和Reducer的输出类型。接着，我们通过调用FileInputFormat和FileOutputFormat的addInputPath和setOutputPath方法指定输入和输出路径。最后，我们调用Job对象的waitForCompletion方法提交任务，并等待任务完成。
当MapReduce任务运行完毕后，我们可以在指定的输出路径下找到排序后的结果文件。如果需要查看排序后的结果，可以使用hdfs dfs -cat命令进行查看，例如：
代码语言：javascript复制hdfs dfs -cat /output/sort/part-r-00000以上就是使用MapReduce进行全排序的详细步骤和代码示例。使用MapReduce进行全排序可以有效地处理大规模数据，同时还可以并行化地执行任务，提高数据处理的效率。
