MR实战：学生信息排序

一、实战概述

• 在信息爆炸的时代，数据处理与分析的重要性日益凸显。MapReduce作为一种强大的分布式计算模型，以其高效并行处理能力解决了大规模数据集的处理难题。本次实践教程，我们将通过一个具体的任务——学生信息排序，深入浅出地引导大家掌握MapReduce的基本原理和应用。从数据准备到实现步骤，再到拓展练习，我们将一起领略MapReduce的强大魅力，揭示其在大数据处理中的关键作用。

• 本教程将通过Hadoop MapReduce实现学生信息排序任务。首先，启动Hadoop服务，创建sortstudent目录和包含学生信息的student.txt文件，然后将其上传到HDFS的/sortstudent/input目录。接着，创建Maven项目SortStudent，添加hadoop和junit依赖，配置日志属性文件。在net.hw.mr包下创建Student类实现序列化比较接口，设置性别升序、年龄降序的比较规则。随后，创建StudentMapper和StudentReducer类进行数据处理和排序。在StudentDriver类中设置作业配置并运行。拓展练习中，我们将修改Student类的比较规则以实现性别升序、年龄降序排序，最后重新运行StudentDriver查看结果。