需求：对文件中的数据进行排序。

样本：sort.log 

        10

        13

        10

        20

输出：1 10

         2 10

         3 13

         4 20

分析部分：

mapper分析：

1、<k1,v1>k1代表：行位置编号，v1代表：一行数据

2、<k2,v2>k2代表：一行数据，v2代表：此处为1.

reduce分析：

3、<k3,v3>k3代表：相同的key,v3代表：list<int>

4、合并输出：<k4,v4>k4代表：递增编号，v4代表：key值。

 

程序部分：

SortMapper类：

package com.cn.sort;import java.io.IOException;import org.apache.hadoop.io.IntWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;public class SortMapper extends Mapper
     
       {    String line = null;    @Override    protected void map(Object key, Text value, Context context)            throws IOException, InterruptedException {         line = value.toString();         int lineValue = Integer.parseInt(line);         context.write(new IntWritable(lineValue), new IntWritable(1));    }}
     

 

SortReduce类

package com.cn.sort;import java.io.IOException;import org.apache.hadoop.io.IntWritable;import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;public class SortReduce extends Reducer
     
      {    IntWritable lineNum = new IntWritable(1);    @Override    protected void reduce(IntWritable key, Iterable
      
        values,Context context)                    throws IOException, InterruptedException {        for(IntWritable value : values){            context.write(lineNum, key);            lineNum = new IntWritable(lineNum.get()+1);        }    }}
      
     

 

DataSort类

package com.cn.sort;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.io.IntWritable;import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;/** * 数据排序 * @author root * */public class DataSort {    public static void main(String[] args) throws Exception {        Configuration conf = new Configuration();        String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();        if (otherArgs.length != 2) {           System.err.println("Usage: DataSort  ");           System.exit(2);        }        Job job = new Job(conf, "Data Sort");          job.setJarByClass(DataSort.class);                //设置输入输出文件目录        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));                //设置mapper和reduce处理逻辑类        job.setMapperClass(SortMapper.class);        job.setReducerClass(SortReduce.class);                //设置输出key-value类型        job.setOutputKeyClass(IntWritable.class);        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);                //提交作业并等待它完成        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);            }}

 

没事就把自己写过的代码总结哈。