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本文详细记录了一次使用MapReduce实现电影热度值排序的任务，包括任务提出、环境准备、创建自定义Movie类、Mapper和Reducer的实现与优化，以及最终的解决方案。在排序过程中，通过实现WritableComparable接口确保数据的可比较性，并通过Reducer处理相同热度值的记录，避免丢失数据。
一、提出任务
电影热度值原始数据：
惊天破 72
机械师2 83
奇异博士 67
但丁密码 79
比利林恩的中场战事 84
侠探杰克：永不回头 68
龙珠Z：复活的弗利萨 79
长城 56
夺路而逃 69
神奇动物在哪里 57
驴得水 68
我不是潘金莲 85
你的名字 77
大闹天竺 96
捉迷藏 78
凶手还未睡 
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