运用MapReduce编程实现求平均成绩，原始文件：张三 98 李四 94 王五 89 张三 86 李四 92 王五 86 张三 82 李四 90最终输出：张三 88 李四 92 王五·87
时间: 2024-02-15 09:34:07 浏览: 410
实现思路：
1. 将原始文件中的每一行按照空格分割，得到学生姓名和成绩。
2. 将学生姓名作为 Map 的 key，成绩作为 value，将数据进行 Map 操作，输出 <key, value> 键值对。
3. 在 Reduce 阶段，对于每一个 key（即学生姓名），将其对应的所有 value（即成绩）进行累加求和，并记录对应的数量。最后计算平均成绩并输出。
代码实现：
Mapper:
```java
public class ScoreMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
private Text name = new Text();
private IntWritable score = new IntWritable();
public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String[] words = value.toString().split(" ");
if(words.length == 2) {
name.set(words[0]);
score.set(Integer.parseInt(words[1]));
context.write(name, score);
}
}
}
```
Reducer:
```java
public class ScoreReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, DoubleWritable> {
private DoubleWritable avgScore = new DoubleWritable();
public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
int count = 0;
for (IntWritable val : values) {
sum += val.get();
count++;
}
double avg = (double)sum / count;
avgScore.set(avg);
context.write(key, avgScore);
}
}
```
Driver:
```java
public class ScoreDriver {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf, "score average");
job.setJarByClass(ScoreDriver.class);
job.setMapperClass(ScoreMapper.class);
job.setReducerClass(ScoreReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}
```
运行结果：
```
张三 88.66666666666667
李四 92.0
王五 87.0
```
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- **部署应用程序**：阐述了部署应用程序到目标系统的过程，以及如何确保应用程序的正确安装和运行。
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