MR案例：分区和排序

现有一学生成绩数据，格式如下：<学号，姓名，学院，成绩>  //<id, name, institute, grade>。

需求描述：查询成绩大于等于60分的学生数据，按学院分组，组内按成绩从小到大排序。

使用SQL描述：

Select  * from table 
         where grade >= 60 
         group by institute 
         order by grade;

在MR下应该怎么做？

1.map阶段选择成绩>=60分的学生。

Class SelectMapper

method map（LongWritable, Text, InfoWritable, Text){

   splited[] = value.toString().split(",");   

   InfoWritable  =new InfoWritable(splited[2], splited[3]);

   TextOut = new  Text(splited[0]+"\t"+splited[1]);  

    if(splited[3] >=60) //选择成绩满足条件的输出

        context.write(InfoWritable, TextOut)
}

2.partition阶段按照学生的学院进行分区。【两种选择】

　　2.1.覆写基类Partitioner的getPartition()方法

　　2.2.覆写默认分区类HashPartition的getPartition()方法，默认是根据key的hash值进行分区的，即学院字段的hash值。

　　2.3.对于指定分区的例子必须打成JAR包运行，这是因为在eclipse上其实是local单机模式。会报java.io.IOException: Illegal partition for ...异常(同理于R个数 < 分区个数)。

//根据 分区函数 的返回值产生相应编号的结果文件part-r-0000*
//如返回值为 3 ，则对应 part-r-00003 结果文件
job.setPartitionerClass(ProviderPartitioner.class);

        
//显示指定需要的Reduce个数【应该大于等于分区个数】
//如果 R个数 < 分区个数,则报IO异常错误
//如果 R个数 > 分区个数:如指定了4个分区,但运行6个R任务,则返回6个结果文件,其中两个空文件
job.setNumReduceTasks(Integer.parseInt(args[2]));

3.shuffle阶段按照学生成绩排序

　　综合阶段2和3的需求，完全可以自定义Writable类实现分区的hashCode() 和 排序的compareTo()方法。

Class InfoWritable implements WritableComparable

　private int xueyuan; //学院编号字段

   private double chengji; //成绩字段
    
   method hashCode(){
        return xueyuan * 18;//hash值只和学院有关，相同学院分到同一个reduce
    }

    method compareTo(InfoWritable o){
        if(this.xueyuan.compareTo(o.xueyuan) ==0)  //先按照学院排序(升序)

          return this.chengji.compareTo(o.chengji); //再按照成绩排序(升序)

        else return this.xueyuan.compareTo(o.xueyuan); 
    }

4.Reduce阶段

　　由于已在 Partition阶段，将相同的学院分到同一个 reduce。并且在 Shuffle 阶段按照成绩排好序，所以reduce阶段只需要输出即可。

Class SelectReduce 

    method reduce(InfoWritable, Texts, Text InfoWritable)
         
        for(Text text : Texts){
            
               contex.writable(text, InfoWritable)  
        }

由于特殊原因，只能进行伪代码分析，实际代码有时间补上。