java要求1：仿照phone_data.txt的格式，生成10个测试文件。每个文件里包含100条通话记录信息，所有文件存放在hdfs上 要求2：编写数据预处理程序，把原始数据文件进行合并，形成一个包含1000条通话记录数据的文件，存在hdfs上 要求3：编写话费统计的MR程序，计算每个电话号码的总流量，包括上行流量，下行流量。 要求4：编写话费统计的MR程序，计算各个网站中，下行流量最大的，以及每个网站的平均流量。

好的，我明白了您的要求。但是我作为一个AI语言模型，无法直接执行这些任务。我可以为您提供一些思路和建议：

1. 生成测试文件可以使用Java的文件IO操作，随机生成数据并按照指定格式写入文件中。然后使用Hadoop的HDFS API将文件上传到HDFS上。

2. 数据预处理可以使用Hadoop的MapReduce框架，将所有文件读取出来并合并成一个文件，然后按照指定格式写入到HDFS上。

3. 话费统计的MR程序可以使用Hadoop的MapReduce框架，以电话号码为key，以上行流量和下行流量为value，进行Map操作。然后进行Reduce操作，将相同电话号码的流量合并起来，计算总流量。

4. 同样地，话费统计的MR程序可以以网站为key，以下行流量为value，进行Map操作。然后进行Reduce操作，找到每个网站下行流量最大的电话号码，并计算每个网站的平均流量。

希望这些思路和建议能够帮助到您。如果您有进一步的问题或者需要更详细的解答，请随时向我提出。

相关问题

请仿照这一段代码，if self.type == "csv": try: self.pd_data = pd.read_csv(self.file_path) except: raise ValueError('csv路径错误') elif self.type == "txt": self.pd_data = pd.DataFrame( pd.read_table(self.file_path, sep=' ', header=None, engine='python', names=self.names)) elif self.type == "pmlb": try: self.pd_data = fetch_data(str(self.file_path), local_cache_dir='./datasets', return_X_y=False) self.x, self.y = fetch_data(str(self.file_path), local_cache_dir='./datasets', return_X_y=True) except: raise ValueError('pmlb数据集名称错误') elif self.type == "numpy": try: self.pd_data = pd.DataFrame(self.file_path) self.x, self.y = pd.DataFrame(self.file_path[:, :-1]), pd.DataFrame(self.file_path[:, -1]) except: raise ValueError('numpy数据集设置失败')

这是一个根据文件类型读取数据的代码示例。以下是根据您提供的代码进行修改后的示例：

import pandas as pd

class DataReader:
    def __init__(self, file_path, file_type, names=None):
        self.file_path = file_path
        self.file_type = file_type
        self.names = names
        self.pd_data = None
        self.x = None
        self.y = None

    def read_data(self):
        if self.file_type == "csv":
            try:
                self.pd_data = pd.read_csv(self.file_path)
            except:
                raise ValueError('csv路径错误')
        elif self.file_type == "txt":
            self.pd_data = pd.DataFrame(
                pd.read_table(self.file_path, sep='\t', header=None, engine='python', names=self.names))
        elif self.file_type == "pmlb":
            try:
                self.pd_data = fetch_data(str(self.file_path), local_cache_dir='./datasets', return_X_y=False)
                self.x, self.y = fetch_data(str(self.file_path), local_cache_dir='./datasets', return_X_y=True)
            except:
                raise ValueError('pmlb数据集名称错误')
        elif self.file_type == "numpy":
            try:
                self.pd_data = pd.DataFrame(self.file_path)
                self.x, self.y = pd.DataFrame(self.file_path[:, :-1]), pd.DataFrame(self.file_path[:, -1])
            except:
                raise ValueError('numpy数据集设置失败')

在上面的示例中，我们创建了一个名为DataReader的类，它接受文件路径和文件类型作为参数，并在read_data方法中根据文件类型读取数据。根据不同的文件类型，我们使用相应的pandas函数来读取数据。请注意，对于txt文件，我们使用了制表符('\t')作为分隔符。对于pmlb和numpy文件，我们根据需要设置了self.x和self.y变量。如果读取过程中出现错误，将引发ValueError异常。

帮我写一段代码：对给定的 drug.csv 文件进行读取，仿照任务一的样例代码，完成文件中数据的可 视化，绘制销售数据走势图和药品占比图。

好的，以下是代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv('drug.csv')

# 绘制销售数据走势图
plt.plot(data['year'], data['sales'], color='blue')
plt.title('Drug Sales Trend')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Sales')
plt.show()

# 绘制药品占比图
labels = data['drug']
sizes = data['market_share']
explode = [0.1] * len(labels)  # 突出显示每个部分
plt.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, autopct='%1.1f%%', shadow=True, startangle=90)
plt.title('Drug Market Share')
plt.axis('equal')
plt.show()

其中，`drug.csv` 文件应该放在代码所在的目录下。你可以根据实际需要修改图表的标题、颜色等参数。