六个案例强化MR程序的开发和理解之平均成绩

青旅半醒 2021-11-26 11:36 167阅读 0赞

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“平均成绩”是重温经典“WordCount”例子，是在基础上的微变化版，该实例主要就是实现一个计算学生平均成绩的例子。

**问题描述**

对输入文件中数据进行就算学生平均成绩。 输入文件中的每行内容均为一个学生的姓名和他相应的成绩，如果有多门学科，则每门学科为一个文件。要求在输出中每行有两个间隔的数据，其中，第一个代表学生的姓名，第二个代表其平均成绩。

输入文件：                                           输出文件：

**设计思路**

计算学生平均成绩是一个仿“WordCount”例子，用来重温一下开发 MapReduce 程序的流程。 程序包括两部分的内容：Map 部分和 Reduce 部分，分别实现了 map 和 reduce 的功能。

Map处理的是一个纯文本文件，文件中存放的数据时每一行表示一个学生的姓名和他相应一科成绩。Mapper 处理的数据是由 InputFormat 分解过的数据集，其中 InputFormat 的作用是将数据集切割成小数据集 InputSplit，每一个 InputSlit 将由一个 Mapper 负责处理。此外 InputFormat 中还提供了一个 RecordReader 的实现， 并将一个 InputSplit 解析成<key,value>对提供给了 map 函数。InputFormat 的默认值是 TextInputFormat，它针对文本文件，按行将文本切割成 InputSlit，并用 LineRecordReader 将 InputSplit 解析成<key,value>对，key 是行在文本中的位置，value 是文件中的一行。

Map 的结果会通过 partion 分发到 Reducer，Reducer 做完 Reduce 操作后，将通过以格式 OutputFormat 输出。

Mapper 最终处理的结果对<key,value>，会送到 Reducer 中进行合并，合并的时候，有相同 key 的键/值对则送到同一个 Reducer 上。Reducer 是所有用户定制 Reducer 类地基础，它的输入是 key 和这个 key 对应的所有 value 的一个迭代器，同时还有 Reducer 的上下文。Reduce 的结果由 Reducer.Context 的 write 方法输出到文件中。