问题描述:

在输入文件中,有多个,其中每个输入文件代表一个学生的各科成绩,其中每行的数据形式为<科目,成绩>,你需要将每个文件中的每科目的成绩进行统计,然后求平均值。

输入文件格式:

这里有三个学生:

输出文件格式:

实例代码:

package com.test;

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
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 StudentAverage { public static void main(String[] args) throws IllegalArgumentException, IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
@SuppressWarnings("deprecation")
Job job = new Job(new Configuration(), "StudentAverage");
job.setJarByClass(StudentAverage.class);
job.setMapperClass(Map.class);
job.setReducerClass(Reduce.class);
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("hdfs://localhost:9000/Student/input"));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("hdfs://localhost:9000/Student/output"));
job.waitForCompletion(true);
System.out.println("运行结束!");
} public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>{
protected void map(LongWritable key, Text value,
org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>.Context context)
throws java.io.IOException, InterruptedException { String[] data = value.toString().split(" ");
context.write(new Text(data[0]), new IntWritable(Integer.parseInt(data[1])));
};
} public static class Reduce extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
protected void reduce(Text key, java.lang.Iterable<IntWritable> values, Context context)
throws java.io.IOException, InterruptedException {
int average = 0;
int sum = 0;
for (IntWritable value : values) {
sum += value.get();
}
average = sum / 3;
context.write(new Text(key), new IntWritable(average));
};
}
}

MapReduce编程练习(四),统计多个输入文件学生的平均成绩,的更多相关文章

  1. YTU 2626: B 统计程序设计基础课程学生的平均成绩

    2626: B 统计程序设计基础课程学生的平均成绩 时间限制: 1 Sec  内存限制: 128 MB 提交: 427  解决: 143 题目描述 程序设计基础课程的学生成绩出来了,老师需要统计出学生 ...

  2. 问题 C: B 统计程序设计基础课程学生的平均成绩

    题目描述 程序设计基础课程的学生成绩出来了,老师需要统计出学生个数和平均成绩.学生信息的输入如下: 学号(num)                     学生姓名(name)            ...

  3. MapReduce编程:词频统计

    首先在项目的src文件中需要加入以下文件,log4j的内容为: log4j.rootLogger=INFO, stdout log4j.appender.stdout=org.apache.log4j ...

  4. MapReduce编程实例4

    MapReduce编程实例: MapReduce编程实例(一),详细介绍在集成环境中运行第一个MapReduce程序 WordCount及代码分析 MapReduce编程实例(二),计算学生平均成绩 ...

  5. MapReduce编程实例2

    MapReduce编程实例: MapReduce编程实例(一),详细介绍在集成环境中运行第一个MapReduce程序 WordCount及代码分析 MapReduce编程实例(二),计算学生平均成绩 ...

  6. MapReduce编程实例6

    前提准备: 1.hadoop安装运行正常.Hadoop安装配置请参考:Ubuntu下 Hadoop 1.2.1 配置安装 2.集成开发环境正常.集成开发环境配置请参考 :Ubuntu 搭建Hadoop ...

  7. MapReduce编程实例5

    前提准备: 1.hadoop安装运行正常.Hadoop安装配置请参考:Ubuntu下 Hadoop 1.2.1 配置安装 2.集成开发环境正常.集成开发环境配置请参考 :Ubuntu 搭建Hadoop ...

  8. MapReduce编程实例3

    MapReduce编程实例: MapReduce编程实例(一),详细介绍在集成环境中运行第一个MapReduce程序 WordCount及代码分析 MapReduce编程实例(二),计算学生平均成绩 ...

  9. 假期学习【五】RDD编程实验四

    今天完成了实验四的第二问和第三问 第二题 对于两个输入文件 A 和 B,编写 Spark 独立应用程序,对两个文件进行合并,并剔除其 中重复的内容,得到一个新文件 C.下面是输入文件和输出文件的一个样 ...

随机推荐

  1. Daphile FAQ -- 官方文档译文 [原创]

    Daphile FAQ 英文原文:https://www.daphile.com/download/FAQ.txt 采集日期:2021-01-03 常见问题解答:(FAQ) Q1:没有声音.Daphi ...

  2. SQL Server解惑——为什么ORDER BY改变了变量的字符串拼接结果

      在SQL Server中可能有这样的拼接字符串需求,需要将查询出来的一列拼接成字符串,如下案例所示,我们需要将AddressID <=10的AddressLine1拼接起来,分隔符为|.如下 ...

  3. day119:MoFang:宠物的状态改动&宠物粮道具的使用&宠物死亡处理

    目录 1.宠物的状态改动 2.宠物粮道具的使用 3.宠物死亡处理 1.宠物的状态改动 1.在setting表中为每个宠物配置生命周期时间 因为宠物有多个,每个宠物会有不同的初始生命的饥饿时间,所以我们 ...

  4. Github美化 添加徽章

    Github美化 添加徽章 0. 前言 1. 准备 2. 开始 a. 打开shields.io b.制作静态徽章 c.制作动态徽章 d. 结果 3.额外 0. 前言 之前看见很多大项目都有很多勋章,比 ...

  5. linux mysql source 导入大文件报错解决办法

    找到mysql的配置文件目录 my.cnf interactive_timeout = 120wait_timeout = 120max_allowed_packet = 500M 在导入过程中可能会 ...

  6. Linux下的screen和作业任务管理

    一.screen 首先介绍下screen,screen是Linux下的一个任务容器,开启了之后就可以让任务在后台执行而不会被网络中断或者是终端退出而影响到. 在Linux中有一些耗时比较久的操作(例如 ...

  7. LRU缓存的实现

    文章目录 LRU简介 LRU算法分析 实现代码 节点类 双向链表 LRUCache类 测试类 总结 LRU简介 LRU是"Least Recently Used"的简写,意思是最近 ...

  8. Azure Table Storage(一) : 简单介绍

    Azure Table Storage是什么: Azure Table Storage是隶属于微软Azure Storage这个大服务下的一个子服务, 这个服务在Azure上算是老字号了, 个人大概在 ...

  9. 深入理解Redis之简单动态字符串

    目录 SDS SDS与C字符串的区别 SDS获取字符串长度复杂度为O(1),C字符串为O(N) SDS杜绝了缓存区溢出 减少修改字符串时带来的内存重分配次数 二进制安全 Redis没有直接使用C语言传 ...

  10. Doris

    Doris 基本概念 Doris 是基于 MPP 架构的交互式 SQL 数据仓库,主要用于解决近实时的报表和多维分析. Doris 分成两部分 FE 和 BE ,FE 负责存储以及维护集群元数据.接收 ...