MapReduce高效计算资金流动统计

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#人工智能

基于MapReduce的资金流入流出任务计算

MapReduce是一种分布式计算模型，广泛应用于大规模数据处理任务。资金流入流出计算是金融领域常见的需求，通过MapReduce可以有效处理海量交易数据，统计资金流动情况。

MapReduce框架概述

MapReduce模型由Map和Reduce两个阶段组成。Map阶段负责数据分片和初步处理，Reduce阶段负责汇总计算结果。在资金流入流出任务中，Map阶段提取交易记录中的关键信息，Reduce阶段进行聚合统计。

资金流入流出计算流程

数据输入通常为交易记录，每条记录包含交易ID、账户ID、交易金额、交易类型（流入/流出）等字段。计算目标是统计每个账户的总流入和总流出金额。

Mapper类负责解析每条交易记录，输出键值对，其中键为账户ID，值为交易金额（正数表示流入，负数表示流出）。

public class FlowMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, DoubleWritable> {
    private Text accountId = new Text();
    private DoubleWritable amount = new DoubleWritable();

    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String[] fields = value.toString().split(",");
        String accId = fields[1];
        double amt = Double.parseDouble(fields[2]);
        String type = fields[3];

        accountId.set(accId);
        amount.set(type.equals("IN") ? amt : -amt);
        context.write(accountId, amount);
    }
}

Reducer类接收Mapper输出的键值对，对同一账户的所有交易金额进行累加，得到该账户的净资金流动。

public class FlowReducer extends Reducer<Text, DoubleWritable, Text, Text> {
    public void reduce(Text key, Iterable<DoubleWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        double totalIn = 0;
        double totalOut = 0;

        for (DoubleWritable val : values) {
            double amount = val.get();
            if (amount > 0) {
                totalIn += amount;
            } else {
                totalOut += -amount;
            }
        }

        String result = "IN