有时候你会遇到这样的问题:你有一个表格,给出了每个人在十二月,一月和二月的收入。

表格如下:

姓名 一月 二月 三月

楚乔     200   314   3500

宇文玥     2000  332   2300

烟熏柿子    6000  333   680

淳儿    5000  333   789

洛河     30    12    2900

现在需要知道每个人这三个月的收入平均值,那么你就需要将表格中一行代表收入的数字相加除以月数.下面请编写MR程序解决这个简单的问题。

输入只包含一个文件,它的结构如下:(数据自己做格式化)

input:


其中每行最前面的数字是行标

输出是一个文本文件,每一行第一个数字式行标,第二个数字是输入文件中每一行除行标外数字的平均值。

如下:

Output:


    2337.67
2040.67
980.67

代码如下(由于水平有限,不保证完全正确,如果发现错误欢迎指正):

package com;

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; public class MonthTest2 {
public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
Configuration config = new Configuration();
config.set("fs.defaultFS", "hdfs://192.168.0.100:9000");
config.set("yarn.resourcemanager.hostname", "192.168.0.100"); FileSystem fs = FileSystem.get(config); Job job = Job.getInstance(config); job.setJarByClass(MonthTest2.class); //设置所用到的map类
job.setMapperClass(myMapper.class);
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(Text.class); //设置所用到的reduce类
job.setReducerClass(myReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(Text.class); //设置输入输出地址
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("/input/month.txt")); Path path = new Path("/output1/"); //判断目录文件是否存在,存在的话,删除
if(fs.exists(path)){
fs.delete(path, true);
}
//指定结果文件的输出地址
FileOutputFormat.setOutputPath(job,path); //启动处理任务job
boolean completion = job.waitForCompletion(true);
if(completion){
System.out.println("Job Success!");
}
} public static class myMapper extends Mapper<LongWritable,Text, Text, Text>{ @Override
protected void map(LongWritable key, Text value,Context context) throws IOException, InterruptedException {
String values=value.toString();
String words[]=values.split("\t"); //1 200 314 3500
float avg=(Float.parseFloat(words[])+Float.parseFloat(words[])+Float.parseFloat(words[]))/;
String aaa=String.format("%.2f", avg);//保留两位小数
context.write(new Text(words[]), new Text(aaa));
}
} public static class myReducer extends Reducer< Text, Text, Text, Text>{ @Override
protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values,Context context) throws IOException, InterruptedException {
for (Text value : values) {
if(value.toString().endsWith(".")){ // 判断出以.00结尾的数字
String[] aa = value.toString().split(".00");//1338.00--->aa[0]=1338
context.write(key,new Text(aa[]));
}else{
context.write(key, value);
}
}
} }
}

注意:主要难点在于整数不要求保留两位小数且不要小数点,float类型的话要求保留两位小数

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