MapReduce全排序（一）
原创
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：
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：
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());
}
}原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。
如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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