hadoop编程实例--平均成绩

          "平均成绩"主要目的还是在重温经典"WordCount"例子，可以说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。

1.1 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）chinese：

    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

1.2 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。

1.3 程序代码

     程序代码如下所示：

    package com.hebut.mr;         import java.io.IOException;    import java.util.Iterator;    import java.util.StringTokenizer;         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.input.TextInputFormat;    import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;    import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;    import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;         public class Score {             public static class Map extends                Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {                 // 实现map函数            public void map(LongWritable key, Text value, Context context)                    throws IOException, InterruptedException {                // 将输入的纯文本文件的数据转化成String                String line = value.toString();                     // 将输入的数据首先按行进行分割                StringTokenizer tokenizerArticle = new StringTokenizer(line, "\n");                     // 分别对每一行进行处理                while (tokenizerArticle.hasMoreElements()) {                    // 每行按空格划分                    StringTokenizer tokenizerLine = new StringTokenizer(tokenizerArticle.nextToken());                         String strName = tokenizerLine.nextToken();// 学生姓名部分                    String strScore = tokenizerLine.nextToken();// 成绩部分                         Text name = new Text(strName);                    int scoreInt = Integer.parseInt(strScore);                    // 输出姓名和成绩                    context.write(name, new IntWritable(scoreInt));                }            }             }             public static class Reduce extends                Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {            // 实现reduce函数            public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,                    Context context) throws IOException, InterruptedException {                     int sum = 0;                int count = 0;                     Iterator<IntWritable> iterator = values.iterator();                while (iterator.hasNext()) {                    sum += iterator.next().get();// 计算总分                    count++;// 统计总的科目数                }                     int average = (int) sum / count;// 计算平均成绩                context.write(key, new IntWritable(average));            }             }             public static void main(String[] args) throws Exception {            Configuration conf = new Configuration();            // 这句话很关键            conf.set("mapred.job.tracker", "192.168.1.2:9001");                 String[] ioArgs = new String[] { "score_in", "score_out" };            String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, ioArgs).getRemainingArgs();            if (otherArgs.length != 2) {                System.err.println("Usage: Score Average <in> <out>");                System.exit(2);            }                 Job job = new Job(conf, "Score Average");            job.setJarByClass(Score.class);                 // 设置Map、Combine和Reduce处理类            job.setMapperClass(Map.class);            job.setCombinerClass(Reduce.class);            job.setReducerClass(Reduce.class);                 // 设置输出类型            job.setOutputKeyClass(Text.class);            job.setOutputValueClass(IntWritable.class);                 // 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);                 // 设置输入和输出目录            FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));            FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));            System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);        }    }