用idea的 MapperReduce方法分析以下需求：手机高端机（5000及以上），中端机（3000~5000）和低端机（3000以下）

首先，我们需要明确需求的数据来源，假设我们有一个手机销售的数据表，其中包含手机型号、价格等信息。然后，我们可以使用以下步骤来进行 MapperReduce 方法分析：

1. Mapper 阶段：在 Mapper 阶段，我们需要对数据表中的每一条记录进行处理，并将符合条件的记录发送到 Reduce 阶段进行处理。因此，在本需求中，我们需要编写 Mapper 函数来判断每个手机的价格段。

伪代码如下：

Mapper(record):
    if record.price >= 5000:
        emit("高端机", record)
    elif 3000 <= record.price < 5000:
        emit("中端机", record)
    else:
        emit("低端机", record)

2. Reduce 阶段：在 Reduce 阶段，我们需要对 Mapper 阶段发送过来的数据进行聚合处理，得到最终结果。因此，在本需求中，我们需要编写 Reduce 函数来统计每个价格段的手机数量。

伪代码如下：

Reduce(key, records):
    count = 0
    for record in records:
        count += 1
    emit(key, count)

3. 执行结果：执行 MapReduce 后，我们可以得到每个价格段的手机数量，例如：

高端机: 10000
中端机: 20000
低端机: 50000

相关问题

idea中用mapper reduce提取一个文本文件数据 分为5000及以上， 3000~5000， 3000以下

可以按照以下步骤使用Mapper和Reducer提取文本文件数据并按照要求分组：

1.定义Mapper类，读取文本文件中的每一行数据并将其划分为三个分组：5000及以上，3000-5000和3000以下。将每个分组作为键，将值设置为1。

2.定义Reducer类，计算每个分组中键出现的次数，并将其存储在一个哈希表中。

3.运行MapReduce作业，将Mapper和Reducer类传递给作业，并指定输入和输出路径。

下面是代码示例：

Mapper类：

public class TextMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();

    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String line = value.toString().trim();
        int num = Integer.parseInt(line);

        if (num >= 5000) {
            word.set("5000+");
            context.write(word, one);
        } else if (num >= 3000 && num < 5000) {
            word.set("3000-5000");
            context.write(word, one);
        } else {
            word.set("3000-");
            context.write(word, one);
        }
    }
}

Reducer类：

public class TextReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    private IntWritable result = new IntWritable();

    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int sum = 0;
        for (IntWritable val : values) {
            sum += val.get();
        }
        result.set(sum);
        context.write(key, result);
    }
}

运行MapReduce作业：

Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf, "Text count");
job.setJarByClass(TextCount.class);
job.setMapperClass(TextMapper.class);
job.setCombinerClass(TextReducer.class);
job.setReducerClass(TextReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);

在上述代码中，输入路径为args[0]，输出路径为args[1]。您可以将其替换为您自己的路径。

idea中用mapper reduce提取一个文本文件数据，文件有价格，名字，厂商，等数据 分为价格5000及以上， 3000~5000， 3000以下，

首先，你需要定义一个Mapper函数来读取原始数据并将其转换为键值对的形式。假设你的数据格式为“价格,名字,厂商”，你可以使用逗号作为分隔符来将其拆分为三个字段。然后，你可以根据价格的大小将其分为三个范围，分别是“价格5000及以上”，“3000~5000”，“3000以下”。你可以使用以下代码来实现Mapper函数：

public class PriceMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {

    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text priceRange = new Text();

    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String[] fields = value.toString().split(",");
        int price = Integer.parseInt(fields[0]);
        if (price >= 5000) {
            priceRange.set("价格5000及以上");
        } else if (price >= 3000 && price < 5000) {
            priceRange.set("3000~5000");
        } else {
            priceRange.set("3000以下");
        }
        context.write(priceRange, one);
    }
}

接下来，你需要定义一个Reducer函数来对Mapper输出的键值对进行聚合并计算每个价格范围的数量。你可以使用以下代码来实现Reducer函数：

public class PriceReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {

    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int sum = 0;
        for (IntWritable value : values) {
            sum += value.get();
        }
        context.write(key, new IntWritable(sum));
    }
}

最后，你需要将Mapper和Reducer函数组合起来，并指定输入和输出路径来运行MapReduce程序。你可以使用以下代码来实现：

Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf, "Price Count");
job.setJarByClass(PriceCount.class);
job.setMapperClass(PriceMapper.class);
job.setReducerClass(PriceReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);

在运行程序时，你需要指定输入和输出路径，例如：

$ hadoop jar pricecount.jar /input/data.txt /output/pricecount

这将从`/input/data.txt`读取数据并将结果写入`/output/pricecount`。