Hadoop MapReduce 二次排序示例代码解析

这段代码是一个 Hadoop MapReduce 程序的驱动程序（Driver），其作用是将输入文件中的数据进行二次排序，并将结果输出到指定路径。以下是代码的详细解释：

1. 创建一个 Configuration 对象 conf，用于存储 Hadoop 的配置信息。
2. 创建一个 Job 对象 job，用于表示一个 MapReduce 任务。
3. 使用 job.setJarByClass 方法设置本程序的类，用于在集群中执行 MapReduce 任务。
4. 使用 job.setMapperClass 方法设置 Mapper 类，用于处理输入数据。
5. 使用 job.setPartitionerClass 方法设置 Partitioner 类，用于将 Mapper 输出的数据按照指定规则分区。
6. 使用 job.setSortComparatorClass 方法设置 Comparator 类，用于对分区内的数据进行排序。
7. 使用 job.setReducerClass 方法设置 Reducer 类，用于将分区内的数据进行合并。
8. 使用 job.setOutputKeyClass 和 job.setOutputValueClass 方法设置 Reducer 输出的键值对类型。
9. 使用 FileInputFormat.addInputPath 方法设置输入文件路径。
10. 使用 FileSystem.get 方法获取文件系统对象。
11. 创建一个 Path 对象 outputPath，用于指定输出文件路径。
12. 如果输出路径已经存在，则使用 FileSystem.delete 方法将其删除。
13. 使用 FileOutputFormat.setOutputPath 方法设置输出文件路径。
14. 使用 job.setNumReduceTasks 方法设置 Reducer 的数量，即分区数。
15. 使用 job.waitForCompletion 方法提交任务并等待执行完成。
16. 如果任务执行成功，则使用 System.exit 方法返回 0，否则返回 1。