MapReduce编程实例(一)-求平均数

本文介绍了一个使用MapReduce编程模型来计算学生各科平均成绩的方法。通过Map阶段将数据按学生姓名进行分组,并在Reduce阶段计算每位学生的平均成绩。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

开始学习写一些MR编程实例,工作中即将使用(刚刚开始,如果有错误和建议,欢迎指出)


现在有一个文件,里面记录了全校所有学生各科成绩,求每个学生的平均成绩,格式如下

小明 语文  92
小明 数学 88
小明 英语 90
小强 语文 76
小强 数学 66
小强 英语 80
小木 语文 60
小木 数学 65
小木 英语 61

解决思路

Map阶段先将数据拆成key:姓名,value:课程_成绩的格式提供给reduce,默认的partitioner会将名字相同的学生发到同一个reduce上面

这样reduce可以根据总分/科目数计算平均成绩。

逻辑比较简单,

代码如下:

[java]  view plain copy print ? 在CODE上查看代码片 派生到我的代码片
  1. package com.test.mr2;  
  2.   
  3. import java.io.IOException;  
  4. import java.util.Iterator;  
  5. import java.util.StringTokenizer;  
  6.   
  7. import org.apache.hadoop.conf.Configuration;  
  8. import org.apache.hadoop.fs.Path;  
  9. import org.apache.hadoop.io.FloatWritable;  
  10. import org.apache.hadoop.io.Text;  
  11. import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;  
  12. import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;  
  13. import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;  
  14. import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer.Context;  
  15. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;  
  16. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;  
  17. import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;  
  18.   
  19. /* 
  20.  * 计算学生课程平均成绩(某学生总分/课程数) 
  21.  * 输入格式 
  22.  *  
  23.  * 小明   语文  92 
  24.  * 小明   数学  88 
  25.  * 小明   英语  90 
  26.  * 小强   语文  76 
  27.  * 小强   数学  66 
  28.  * 小强   英语  80 
  29.  * 小木   语文  60 
  30.  * 小木   数学  65 
  31.  * 小木   英语  61 
  32.  *  
  33.  * 输出 
  34.  *  
  35.  * 小明   90 
  36.  * 小强   74 
  37.  * 小木   62 
  38.  */  
  39. public class Average {  
  40.   
  41.     public static class AverMapper extends Mapper<Object, Text, Text, Text> {  
  42.         @Override  
  43.         protected void map(Object key, Text value, Context context)  
  44.                 throws IOException, InterruptedException {  
  45.             String line = value.toString();  
  46.             StringTokenizer stringTokenizer = new StringTokenizer(line, "\n");  
  47.             String name = "";  
  48.             StringBuffer out = new StringBuffer(32);  
  49.             while (stringTokenizer.hasMoreElements()) {  
  50.                 String tmp = stringTokenizer.nextToken();  
  51.                 StringTokenizer st = new StringTokenizer(tmp);  
  52.                 while (st.hasMoreElements()) {  
  53.                     name = st.nextToken();  
  54.                     out.append(st.nextToken());  
  55.                     out.append("_");  
  56.                     out.append(st.nextToken());  
  57.                     // 使用默认的hash partitioner将名字相同的同学发到一个reduce上  
  58.                     context.write(new Text(name), new Text(out.toString()));  
  59.                 }  
  60.             }  
  61.         }  
  62.   
  63.     }  
  64.   
  65.     public static class AverReducer extends  
  66.             Reducer<Text, Text, Text, FloatWritable> {  
  67.         @Override  
  68.         protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context)  
  69.                 throws IOException, InterruptedException {  
  70.             Iterator<Text> it = values.iterator();  
  71.             //计算每个key对应的记录条数和总分数  
  72.             int count = 0;  
  73.             int sum = 0;  
  74.             while (it.hasNext()) {  
  75.                 String value = it.next().toString();  
  76.                 String[] strs = value.split("\\_");  
  77.                 if (strs.length < 2) {  
  78.                     continue;  
  79.                 }  
  80.                 try {  
  81.                     sum += Integer.parseInt(strs[1]);  
  82.                 } catch (Exception e) {  
  83.                     System.err.println(e.getMessage());  
  84.                 }  
  85.                 count++;  
  86.             }  
  87.             FloatWritable average = new FloatWritable(sum / count);  
  88.             context.write(key, average);  
  89.         }  
  90.     }  
  91.   
  92.     public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException {  
  93.         System.out.println("Begin.....");  
  94.         Configuration conf =new Configuration();  
  95.         String[] arguments=new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();  
  96.         if(arguments.length<2){  
  97.             System.out.println("Usage:com.test.mr2.Average in out");  
  98.             System.exit(1);  
  99.         }  
  100.         Job job=new Job(conf,"Average");  
  101.         job.setJarByClass(Average.class);  
  102.         job.setMapperClass(AverMapper.class);  
  103.         job.setReducerClass(AverReducer.class);  
  104.         job.setMapOutputValueClass(Text.class);  
  105.         job.setMapOutputKeyClass(Text.class);  
  106.         job.setOutputKeyClass(Text.class);  
  107.         job.setOutputValueClass(FloatWritable.class);  
  108.         FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(arguments[0]));  
  109.         FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(arguments[1]));  
  110.         System.exit(job.waitForCompletion(true)?0:1);  
  111.         System.out.println("End.....");  
  112.     }  
  113.   
  114. }  
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