hadoop 平均成绩

3.1 实例描述

　　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。

    样本输入：

  1）math：

 

张三    88

李四    99

王五    66

赵六    77

 

    2）china：

 

张三    78

李四    89

王五    96

赵六    67

 

    3）english：

 

张三    80

李四    82

王五    84

赵六    86

 

    样本输出：

 

张三    82

李四    90

王五    82

赵六    76

3.2 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。

3.3 程序代码

    程序代码如下所示：

　　

package test;

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.DoubleWritable;
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;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;

public class Score {

	public static class Map extends Mapper<Object, Text, Text, DoubleWritable>{
		private static Text name = new Text();
		private static DoubleWritable score = new DoubleWritable();
		
		protected void map(Object key, Text value, Context context) 
				throws java.io.IOException ,InterruptedException {
			String[] splits = value.toString().split("\t");
			if(splits.length != 2){
				return;
			}
			name.set(splits[0]);
			score.set(Double.parseDouble(splits[1]));
			context.write(name, score);
		};
	}
	public static class Reduce extends Reducer<Text, DoubleWritable, Text, DoubleWritable>{
		private static DoubleWritable avg = new DoubleWritable();
		
		protected void reduce(Text name, Iterable<DoubleWritable> scores, Context context) 
				throws java.io.IOException ,InterruptedException {
			double sum = 0;
			int count = 0;
			for (DoubleWritable score : scores) {
				sum += score.get();
				count++;
			}
			avg.set(sum/count);
			context.write(name, avg);
		};
	}
	public static void main(String[] args) throws Exception {
		Configuration conf = new Configuration();
		String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf,args).getRemainingArgs();
		if(otherArgs.length != 2){
			System.err.println("Usage:Score Avg");
			System.exit(2);
		}
		Job job = new Job(conf, "Score Avg");
		job.setJarByClass(Score.class);
		
		job.setMapperClass(Map.class);
		job.setReducerClass(Reduce.class);
		
		job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
		job.setMapOutputValueClass(DoubleWritable.class);
		
		job.setOutputKeyClass(Text.class);
		job.setOutputValueClass(DoubleWritable.class);
		
		FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
		FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
		
		System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
	}
}

 3.4 准备测试数据

　　上传数据到hdfs上，设置myeclipse的运行输入参数，运行

3.5

　　输出结果，不用了吧。

　　备注：文本文件的编码为"UTF-8"，默认为"ANSI"，可以另存为时选择，不然中文会出现乱码。

 

参考：http://penghuaiyi.iteye.com/blog/1943464

附注：

　　原文采用了（这里未使用）

　　

        // 将输入的数据集分割成小数据块splites，提供一个RecordReder的实现

        job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);

        // 提供一个RecordWriter的实现，负责数据输出

        job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);

　　这两句话不知是什么意思。起什么作用？如果您看到，可帮我解释下啦。