使用MapReduce读取序列化文件,统计竞赛网站用户在2021年1月份和2月份每日的登录次数; 要求最终的输出结果根据月份分别保存到两个不同的文件中; 同时要求分别统计输入记录中1月份和2月份的记录数以及输出结果中1月

在Hadoop MapReduce框架中，处理这种场景需要分为两个主要步骤：数据预处理、Map阶段、Shuffle阶段、Reduce阶段以及归档输出。

1. **数据预处理**：
确保你的序列化文件是键值对形式，例如UserID:LoginCount，其中UserID表示用户，LoginCount是登录次数。可以使用`TextInputFormat`读取文件，并通过自定义的InputSplit将数据分割成针对每个月份的独立部分。

2. **Mapper函数**：
Mapper会接收每行数据，解析出月份和登录次数。对于2021年1月和2月的数据，检查键（通常是日期+用户ID的组合）中的月份信息，然后将键映射到对应的月份范围（比如"Jan2021"和"Feb2021"），值保持不变，即登录次数。

3. **Shuffle和Sort阶段**：
Shuffle过程将键按照月份进行排序，这样所有属于同一月份的数据会被一起传递给Reducer。

4. **Reducer函数**：
Reducer接收到的是每个月份的所有登录次数，累加计算每天的总登录次数并生成新的键值对（如Date:Total_Login_Count）。注意这里要创建两个不同的Reducers实例，一个用于1月，另一个用于2月。

5. **归档输出**：
对于1月和2月的输出结果，使用`TextOutputFormat`分别输出到两个不同的文件，文件名可以包含月份作为标识。同时在任务完成后，统计输入记录中1月和2月的条目总数。

6. **代码示例**：
这是一个简化的伪代码示例，实际代码需根据使用的语言（如Java、Python等）进行编写：

public class LoginCountJob {
    // ... (定义Mapper和Reducer类)

    public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException {
        Job job = Job.getInstance();
        job.setJarByClass(LoginCountJob.class);
        job.setMapperClass(MyMapper.class);
        job.setReducerClass(MyReducer.class);

        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("inputdir")); // 输入目录
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("outputdir_2021jan")); // 输出1月路径
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("outputdir_2021feb")); // 输出2月路径

        // 分别设置1月和2月的月份切分器
        int months[] = {1, 2};
        for (int month : months) {
            job.setInputFormatClass(MyMonthSplitter.class);
            MyMonthSplitter.setMonths(month, job);
        }

        job.waitForCompletion(true);
        // 获取输入记录数
        long totalRecords = /* 从job.waitForCompletion获取 */;
        System.out.println("Total records in Jan: " + /* 计算1月记录数 */);
        System.out.println("Total records in Feb: " + /* 计算2月记录数 */);
    }
}