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本篇文章为大家展示了Hadoop中怎么自定义输出排序，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。

package com.hgs;
import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.DoubleWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
public class AvgValue {
	public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
		if(args.length!=2) {
			System.err.println("Usage: MaxTemperature  ");
			System.exit(1);
		}
		Configuration conf = new Configuration();
		Job job = Job.getInstance(conf, "avg of grades");
		job.setJarByClass(AvgValue.class);
		job.setMapperClass(InputClass.class);
		job.setReducerClass(OutputClass.class);
		job.setOutputKeyClass(Text.class);
		job.setOutputValueClass(DoubleWritable.class);
		FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
		FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
		
		System.exit(job.waitForCompletion(true)?0:1);
		
	}
}
class InputClass extends Mapper{
	@Override
	protected void map(LongWritable key, Text value, Mapper.Context context)
			throws IOException, InterruptedException {
		String line = value.toString();
		if(line.length()>0){
			String[] array = line.split("\t");
			if(array.length==2){
				String name=array[0];
				int grade = Integer.parseInt(array[1]);
				context.write(new Text(name), new DoubleWritable(grade));
			}
		}
		
		
	}
	
}
class OutputClass extends Reducer{
	@Override
	protected void reduce(Text text, Iterable iterable,
			Reducer.Context context) throws IOException, InterruptedException {
		int sum = 0;
		int cnt= 0 ;
		for(DoubleWritable iw : iterable) {
			sum+=iw.get();
			cnt++;
		}
		NameKey nk = new NameKey(text,new DoubleWritable(sum/cnt));
		context.write(nk, new DoubleWritable(sum/cnt));
	}
}
//该处通过将输出记过封装为一个bean并且实现WritableComparable类，重写compareTo，来实现对自定义排序
class NameKey implements WritableComparable{
	private Text name ;
	private DoubleWritable grade ;
	public NameKey(Text name,DoubleWritable grade) {
		this.name = name;
		this.grade = grade;
	}
	public Text getName() {
		return name;
	}
	public void setName(Text name) {
		this.name = name;
	}
	public DoubleWritable getGrade() {
		return grade;
	}
	public void setGrade(DoubleWritable grade) {
		this.grade = grade;
	}
	@Override
	public void write(DataOutput out) throws IOException {
		name.write(out);
		grade.write(out);
		
	}
	@Override
	public void readFields(DataInput in) throws IOException {
		name.readFields(in);
		grade.readFields(in);
		
	}
	
	@Override
	public String toString() {
		return name.toString();
	}
	@Override
	public int compareTo(NameKey o) {
		double me = grade.get();
		double other = o.getGrade().get();
		int slid =  (int)(me-other);
		return slid;
	}
	
}
//class Maxreducer extends Reducer

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文章标题：Hadoop中怎么自定义输出排序-创新互联
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