本文介绍了如何利用Hadoop的MapReduce编程模型计算大数据集的平均值。通过将数据划分为Map和Reduce两个阶段处理，Map阶段计算每个小块的平均值，Reduce阶段合并并汇总结果，从而实现大规模数据的平均值计算。文章还提供了示例代码并指导如何编译和提交作业至Hadoop集群。
Hadoop是一个用于处理大数据集的开源框架，它提供了分布式存储和计算能力。在本文中，我们将介绍如何使用Hadoop编写程序来计算数据集的平均值。我们将使用Hadoop的MapReduce编程模型来实现这个目标。
MapReduce是Hadoop的核心编程模型，它将计算任务分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段，我们将输入数据划分为多个小块，并对每个小块进行处理。然后，在Reduce阶段，我们将Map阶段输出的结果进行合并和汇总，最终得到我们想要的计算结果。
下面是使用Hadoop计算平均值的示例代码：
import java.io.IOException;
import java.util.
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