大数据之-Hadoop3.x_MapReduce_二次排序案例---大数据之hadoop3.x工作笔记0116

本文介绍了如何使用Hadoop3.x的MapReduce实现二次排序。在之前的实践中,我们完成了全排序,将手机号及总流量进行了倒序排列。现在,我们将进一步实现,当总流量相同时,依据上行流量进行正序排序。通过修改实体类,当总流量(sumFlow)相等时,根据上行流量(upFlow)进行比较,确保在总流量相同的情况下,上行流量正序排列。经过调整,最终结果展示出预期的排序效果。

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前面我们已经利用MapReduce实现了,自定义的全排序,那么如果我们

想实现二次排序怎么做,先看看需求,

我们之前做的程序,第一次实现的是,把手机号一样的,上行流量,下行流量,总流量合计出来,

上一节我们用的全排序,是把所有手机号的,总流量倒序排了一下输出了,然后

这次,我们要二次排序,也就是如果我们判断了,总流量一样的话,我们再去按照,上行流量

正序去排序.

可以看到上面是上次我们输出的文件,可以看到,总流量都是240的时候,上行流量,他们分别是

240 120 240 是没有顺序的对吧,

我们希望,如果总流量一样,上行流量是正序的是:

120,240,240这样

 

其实很简单,还是去修改我们的实体类,可以看到,如果sumFlow一样,也就是this.sumFlow = o.sumFlow的时候,那么再去判断,upFlow对吧,可以看到上面,sumFlow一样,又按照,

upFlow去排序了一下对吧,当this.upFlow > o.upFlow的时候,返

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