现在有多个输入文件，每个文件中的每行内容均为一个整数。要求读取所有文件中的整数，进行升序排序后，输出到一个新的文件中，输出的数据格式为每行两个整数，第一个数字为第二个整数的排序位次，第二个整数为原待排列的整数。下面是输入文件和输出文件的一个样例供参考。
输入文件 1 的样例如下：
33 37 12 40
输入文件 2 的样例如下：
4 16 39 5
输入文件 3 的样例如下：
1 45 25
根据输入文件 1、2 和 3 得到的输出文件C的样例如下：
1 1 2 4 3 5 4 12 5 16 6 25 7 33 8 37 9 39 10 40 11 45
进入 Hadoop 安装目录，启动 hadoop：
cd /usr/local/hadoop sbin/start-dfs.sh
新建文件夹，创建文件 1、2 和 3：
sudo mkdir Pritice2 && cd Pritice2 sudo vim 1 sudo vim 2 sudo vim 3
编写 Java 文件实现 MapReduce：
sudo vim MergeSort.java
实现的 Java 代码如下：
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;
public class MergeSort {
//map函数读取输入中的value，将其转化成IntWritable类型，最后作为输出key
public static class Map extends Mapper{
private static IntWritable data = new IntWritable();
public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException,InterruptedException{
String text = value.toString();
data.set(Integer.parseInt(text));
context.write(data, new IntWritable(1));
}
}
//reduce函数将map输入的key复制到输出的value上，然后根据输入的value-list中元素的个数决定key的输出次数,定义一个全局变量line_num来代表key的位次
public static class Reduce extends Reducer{
private static IntWritable line_num = new IntWritable(1);
public void reduce(IntWritable key, Iterable values, Context context) throws IOException,InterruptedException{
for(IntWritable val : values){
context.write(line_num, key);
line_num = new IntWritable(line_num.get() + 1);
}
}
}
//自定义Partition函数，此函数根据输入数据的最大值和MapReduce框架中Partition的数量获取将输入数据按照大小分块的边界，然后根据输入数值和边界的关系返回对应的Partiton ID
public static class Partition extends Partitioner{
public int getPartition(IntWritable key, IntWritable value, int num_Partition){
int Maxnumber = 65223;//int型的最大数值
int bound = Maxnumber/num_Partition+1;
int keynumber = key.get();
for (int i = 0; i=bound * i){
return i;
}
}
return -1;
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception{
// TODO Auto-generated method stub
Configuration conf = new Configuration();
conf.set("fs.default.name","hdfs://localhost:9000");
String[] otherArgs = new String[]{"input","output"};
if (otherArgs.length != 2) {
System.err.println("Usage: wordcount ");
System.exit(2);
}
Job job = Job.getInstance(conf,"Merge and sort");
job.setJarByClass(MergeSort.class);
job.setMapperClass(Map.class);
job.setReducerClass(Reduce.class);
job.setPartitionerClass(Partition.class);
job.setOutputKeyClass(IntWritable.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}
赋予用户相关权限：
sudo chown -R hadoop /usr/local/hadoop
添加编译所需要使用的 jar 包：
vim ~/.bashrc
添加下面一行到文件的最后：
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop export CLASSPATH=$($HADOOP_HOME/bin/hadoop classpath):$CLASSPATH
使更改立即生效：
source ~/.bashrc
编译 MergeSort.java：
javac MergeSort.java
打包生成的 class 文件为 jar 包：
jar -cvf MergeSort.jar *.class
创建 Hadoop 主目录为 /user/hadoop 并创建 input 文件夹：
/usr/local/hadoop/bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop /usr/local/hadoop/bin/hdfs dfs -mkdir input
若 intput 已存在则删除原有文件：
/usr/local/hadoop/bin/hdfs dfs -rm input/*
上传 1、2 和 3 文件到 input 文件夹中：
/usr/local/hadoop/bin/hdfs dfs -put ./1 input /usr/local/hadoop/bin/hdfs dfs -put ./2 input /usr/local/hadoop/bin/hdfs dfs -put ./3 input
使用之前确保 output 文件夹不存在：
/usr/local/hadoop/bin/hdfs dfs -rm -r output
使用我们刚生成的 Merge.jar 包：
/usr/local/hadoop/bin/hadoop jar MergeSort.jar MergeSort
查看输出结果：
/usr/local/hadoop/bin/hdfs dfs -cat output/*
输出如下：
hadoop@fzqs-Laptop:/usr/local/hadoop$ hdfs dfs -cat output/* 1 1 2 4 3 5 4 12 5 16 6 25 7 33 8 37 9 39 10 40 11 45 hadoop@fzqs-Laptop:/usr/local/hadoop$
此外，有想用 Python 写的可以参考我这篇博客：实验5 MapReduce初级编程实践（Python实现）
