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问题：

       使用java语言编辑，实现一个Hadoop MapReduce任务，对大数据集中的数值进行排序和筛选。

解答思路：

       下面是一个使用Java编写的Hadoop MapReduce任务，该任务将读取一个数值数据集，然后对数值进行排序和筛选。我们将筛选出大于某个特定阈值的数值，并对这些数值进行排序。

       首先，我们需要定义Map类、Reduce类和驱动类。

'IntSumMapper.java':

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;import java.io.IOException;public class IntSumMapper extends Mapper<Object, Text, IntWritable, IntWritable> {private final static IntWritable one = new IntWritable(1);private IntWritable outputKey = new IntWritable();public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {// 将输入的文本转换成整数int number = Integer.parseInt(value.toString());// 输出该整数及其计数1outputKey.set(number);context.write(outputKey, one);}}

'IntSumReducer.java':

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;import java.io.IOException;public class IntSumReducer extends Reducer<IntWritable, IntWritable, IntWritable, Text> {private IntWritable result = new IntWritable();private Text outputValue = new Text();public void reduce(IntWritable key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {int sum = 0;for (IntWritable val : values) {sum += val.get();}result.set(sum);// 仅当数值大于阈值时输出if (sum > 1000) { // 假设阈值为1000outputValue.set(Integer.toString(sum));context.write(key, outputValue);}}}

'IntSumDriver.java':

 

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.lib.input.FileInputFormat;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;public class IntSumDriver {public static void main(String[] args) throws Exception {if (args.length != 2) {System.err.println("Usage: IntSumDriver <input path> <output path>");System.exit(-1);}Configuration conf = new Configuration();Job job = Job.getInstance(conf, "int sum");job.setJarByClass(IntSumDriver.class);job.setMapperClass(IntSumMapper.class);job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);job.setReducerClass(IntSumReducer.class);job.setOutputKeyClass(IntWritable.class);job.setOutputValueClass(Text.class);job.setSortComparatorClass(LongWritable.class); // 使用LongWritable作为排序的keyjob.setGroupingComparatorClass(LongWritable.class); // 确保所有数值都在一起进行reduceFileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);}}

编译这些类：

javac -d classes IntSumMapper.java IntSumReducer.java IntSumDriver.java

打包成jar文件：

jar -cvf IntSum.jar -C classes .

在Hadoop集群上运行MapReduce作业：

hadoop jar IntSum.jar IntSumDriver /input /output

       这里'/input'是输入数据所在的HDFS路径，'/output'是输出结果将写入的HDFS路径。

       该程序将输出所有大于1000的数值，并且这些数值是排序后的。需要注意，这里我们使用了'LongWritable'作为排序的key，因为'IntWritable'不能直接用于排序，而且'IntWritable'的排序是字典序，而不是数值序。使用'LongWritable'可以确保数值按照数值大小进行排序。如果你的数值范围在'IntWritable'的有效范围内，你可以直接使用'IntWritable'。

(文章为作者在学习java过程中的一些个人体会总结和借鉴，如有不当、错误的地方，请各位大佬批评指正，定当努力改正，如有侵权请联系作者删帖。)