本次用 MapReduce 计算每门课程的平均成绩、最高成绩和最低成绩也是我们《大数据基础》课程的期末大作业【 基于MapReduce的成绩分析系统 】 的功能需求之一。临近期末，在这里记录一下自己的学习收获，希望大家在浏览的过程中有所收获。由于能力有限，博客中难免会存在一些不足，有纰漏之处恳请大佬指正，不胜感激… …💚本次该大作业完整的代码我已上传，需要的可以下载：基于MapReduce的成绩分析系统实现编程源代码博客主页：爱跑步的mango 🌱
MapReduce练习目录
一、数据及字段说明二、过程分析及解题思路三、具体代码实现四、程序运行结果
一、数据及字段说明
首先准备初始的数据，markinput.txt文件。（把该文件上传到伪分布式HDFS下，处理的输入路径对应为：hdfs://localhost:9000/user/hadoop/markinput）
music,apple,85
music,banana,54
music,cherry,86
music,coconut,85
music,durian,80
music,mango,99
music,grape,85
music,lemon,75
music,olive,48
music,papaya,88
music,watermelon,85
english,peach,57
english,lemon,85
english,olive,48
english,strawberry,85
english,cherry,85
english,apple,96
english,mango,85
english,banana,85
english,grape,75
chinese,lemon,75
chinese,mango,76
chinese,papaya,85
chinese,coconut,85
chinese,olive,42
chinese,watermelon,81
math,strawberry,85
math,mango,76
math,papaya,85
math,coconut,48
math,durian,90
math,banana,54
math,apple,85
math,grape,89
PE,apple,87
PE,banana,34
PE,cherry,96
PE,coconut,87
PE,durian,81
PE,mango,90
PE,grape,99
PE,lemon,65
PE,olive,78
PE,papaya,68
PE,watermelon,89
以上是处理的数据，该数据每行有三个字段值，分别是course,name,score 第一个是课程名称，总共五个课程，包括music、chinese、english、math和PE。 第二个是学生姓名。 第三个是是每门课程学生考试的分数。
二、过程分析及解题思路
需求: 计算每门课程的平均成绩、最高成绩、最低成绩 返回结果格式举例：PE max=99 min=34 average79.5
解题思路： 要计算每门课程的平均成绩、最高成绩、最低成绩，先按照课程分组，然后对各个课程对应的分数做max,min,average的聚合操作。（这里的分组是直接在mapper阶段把课程名称作为输出的key进行分组的，mapper阶段输出的value是每个学生参考某门课程对应的分数，然后将map方法的输出key-value传递给reduce方法。这样每门课程所有的记录会在同一个reduce方法中进行处理。）
关键： mapper阶段和reducer阶段的输入和输出是什么？
对于mapper阶段，map方法输出的key-value分别是 key： 课程名称 course value： 分数 score
对于reducer阶段，reduce方法接收的参数是 key： 课程名称 course values： 某一门课程对应的所有score的一个迭代器
三、具体代码实现
package Mapreduce.mark1;
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.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 java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
public class maxminaverage134 {
//把业务逻辑相关的信息（哪个是mapper，哪个是reducer，要处理的数据在哪里，输出的结果放哪里……）描述成一个job对象
//把这个描述好的job提交给集群去运行
public static void main(String[] args) throws Exception {
if (args.length<2) {
System.out.printf("Usage:%s <input> <output>\n");
}
//创建一个Configuration实体类对象
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf, "course maxminaverage");
// 指定我这个job所在的jar包
job.setJarByClass(maxminaverage134.class);
//指定mapper类和reducer类 等各种其他业务逻辑组件
job.setMapperClass(maxminaverage134.averageMapper.class);
job.setReducerClass(maxminaverage134.averageReducer.class);
//指定reducetask的输出类型
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(Text.class);
Path inputPath = new Path(args[0]);
Path outPutPath = new Path(args[1]);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if (fs.exists(outPutPath)) fs.delete(outPutPath,true);
FileInputFormat.setInputPaths(job,inputPath);
FileOutputFormat.setOutputPath(job,outPutPath);
//指定处理的输入路径
// FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("hdfs://localhost:9000/user/hadoop/markinput"));
// 指定处理完成之后的结果所保存的位置
// FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("hdfs://localhost:9000/user/hadoop/maxminaverageoutput"));
//最后向yarn集群提交这个job任务
boolean waitForCompletion = job.waitForCompletion(true);
//System.exit(waitForCompletion ? 0 : 1);
System.out.println(job.waitForCompletion(true)?1:0);
}
//Mapper组件
//输入的key: 输入的value: course,name,score
//输出的key: couse 输入的value: score
private static class averageMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
//map 方法的生命周期: 框架每传一行数据就被调用一次
//key : 这一行的起始点在文件中的偏移量
//value : 这一行的内容
Text keyOut = new Text();
Text valueOut = new Text();
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
//代码中 key 是行首字母的【偏移量】-----无规律可言,行首字母到所有内容最前端的
//value 是一行真正的数据
String[] splits = value.toString().split(",");//.将Text类型的value转换成 string,将这一行用 "," 切分出各个单词
String course = splits[0];
String score = splits[2];
keyOut.set(course);
valueOut.set(score);
context.write(keyOut, valueOut);输出数据,context上下文对象
}
}
//Reducer组件：输入的key: 输入的values:
//输出的key: 输入的value:
private static class averageReducer extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {
Text valueOut = new Text();
List<Integer> scoreList = new ArrayList<>();
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
scoreList.clear();
//遍历
for(Text t: values){
scoreList.add(Integer.valueOf(t.toString()));
}
// 求最高成绩和最低成绩
Integer maxScore = Collections.max(scoreList);//java.util.Collections类使用求集合最大值
Integer minScore = Collections.min(scoreList);//java.util.Collections类使用求集合最小值
int sumScore = 0;
for(int score: scoreList){
sumScore += score;
}
// 求平均成绩
double avgScore = sumScore *1D / scoreList.size()*10;//1D是后缀，是double类型，会自动类型转换
valueOut.set("max="+maxScore + "\t" + "min="+minScore + "\t" +"average"+ Math.round(avgScore)/10D);
context.write(key, valueOut);//输出结果
}
}
}
四、程序运行结果
程序处理完成之后的结果所保存的位置：hdfs://localhost:9000/user/hadoop/maxminaverageoutput（这是自己定义的位置）。程序的执行结果（课程名称 最大值 最小值 平均分） （可见，输出的结果就是我们期望得到的。）
本次的分享就到这里了，大家对MapReduce了解的基础上也需要配置好相关的环境，以上有任何错误，希望可以得到大佬们的指正，互相学习！✨
💜 基于MapReduce的成绩分析系统如果想看更多功能实现的学习体验，欢迎访问: 【基于MapReduce的成绩分析系统】——菜单主界面实现 【基于MapReduce的成绩分析系统】——计算每门课程的平均成绩、最高成绩、最低成绩 【基于MapReduce的成绩分析系统】——计算每门课程学生的平均成绩，并将平均成绩从高到低输出 【基于MapReduce的成绩分析系统】——查找（输入一个学生的姓名，输出该生姓名以及其参加考试的课程和成绩） 【基于MapReduce的成绩分析系统】——求该成绩表每门课程当中出现了相同分数的分数，出现的姓名以及该相同分数的人数
