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本文详细描述了如何使用ApacheHadoop的MapReduce框架在IntelliJIDEA中处理学生成绩数据，包括准备数据、创建Maven项目、编写ScoreMapper、ScoreReducer和ScoreDriver类，以及在HDFS上查看结果的过程。
文章目录
一、实战概述
- 在本次实战中，我们将利用Apache Hadoop的MapReduce框架来计算一个包含五名学生五门科目成绩的数据集的总分和平均分。我们将通过以下步骤实现这一目标：首先，在虚拟机上创建并准备数据，将成绩表以文本文件形式存储并在HDFS上设定输入目录；然后，使用IntelliJ IDEA创建Maven项目，并添加必要的Hadoop和JUnit依赖；接着，我们将实现ScoreMapper和ScoreReducer类，分别负责处理输入数据和计算总分与平均分；在ScoreDriver类中，我们将配置作业并运行MapReduce任务。最后，我们将通过HDFS Shell命令查看结果文件内容。此实战旨在深入理解并掌握MapReduce在处理和分析学生成绩数据中的应用，展现其强大的分布式计算能力。
二、提出任务
- 成绩表，包含六个字段（姓名、语文、数学、英语、物理、化学），有五条记录
| 姓名 | 语文 | 数学 | 英语 | 物理 | 化学 |
|---|---|---|---|---|---|
| 李小双 | 89 | 78 | 94 | 96 | 87 |
| 王丽霞 | 94 | <
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