MapReduce全排序（一）

MapReduce全排序指对一个大数据集进行完全排序，即将数据集中的所有数据按照指定的排序方式进行排序，而不仅仅是对每个分组进行排序。全排序可以解决许多实际应用场景中的排序问题，例如对搜索结果进行排序、对电商数据进行排序等。

首先，我们需要实现一个自定义的WritableComparable类，用于表示数据集中的每条数据，并指定排序方式。例如，假设我们要对一个学生的成绩进行排序，我们可以定义一个类如下：

代码语言：javascript复制

public class StudentScore implements WritableComparable<StudentScore> {
    private String name; // 学生姓名
    private int score; // 学生成绩

    // 必须实现的默认构造函数
    public StudentScore() {}

    public StudentScore(String name, int score) {
        this.name = name;
        this.score = score;
    }

    // getter和setter方法

    @Override
    public void write(DataOutput out) throws IOException {
        out.writeUTF(name);
        out.writeInt(score);
    }

    @Override
    public void readFields(DataInput in) throws IOException {
        name = in.readUTF();
        score = in.readInt();
    }

    @Override
    public int compareTo(StudentScore o) {
        // 按照学生成绩从高到低进行排序
        if (score < o.score) {
            return 1;
        } else if (score > o.score) {
            return -1;
        } else {
            // 如果成绩相同，按照学生姓名从小到大进行排序
            return name.compareTo(o.name);
        }
    }
}

接下来，我们需要编写MapReduce任务，对数据进行全排序。任务的核心部分是Mapper和Reducer类，我们需要根据实际的需求进行编写。

Mapper类的主要任务是将每条数据读入内存，并将其作为Key输出，Value可以是空。由于我们要进行全排序，因此Mapper任务的输出需要与Reducer任务的输入格式一致，即都是StudentScore类型。例如，我们可以定义Mapper类如下：

代码语言：javascript复制

public class SortMapper extends Mapper<LongWritable, Text, StudentScore, NullWritable> {
    @Override
    public void map(LongWritable key, Text value, Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
        // 读取每行数据，将其解析为StudentScore类型，作为Key输出
        String[] fields = value.toString().split(",");
        String name = fields[0];
        int score = Integer.parseInt(fields[1]);
        context.write(new StudentScore(name, score), NullWritable.get());
    }
}

hadoop

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