MapReduce的编程开发-求平均值 计算得出各部门每月的平均薪资。

MapReduce编程开发中，求平均值可以通过以下步骤实现：
1. 创建一个Mapper类，重写map方法，在该方法中解析每一行数据，并将部门和薪资作为键值对输出。
2. 创建一个Reducer类，重写reduce方法，在该方法中计算每个部门的平均薪资，并输出结果。
3. 在主程序中设置输入路径和输出路径，并指定Mapper和Reducer类，然后运行程序。

相关问题

MapReduce的编程开发-求平均值

MapReduce编程开发中求平均值的方法有多种。其中一种方法是通过MapReduce的Map过程和Reduce过程来实现。在Map过程中，首先使用TextInputFormat类对输入文件进行处理，得到文本中每行的偏移量及其内容。然后，根据需要的数值，在mapper中统计单个分块的求和和统计个数。在Reduce过程中，获取每个mapper的求和进行统计，分行统计出总的求和和统计个数，最后相除计算平均值。

基于Mapreduce的编程开发-求平均值,请帮我写一份详细的实验流程

好的，下面是基于MapReduce的编程开发求平均值的详细实验流程：

1. 环境准备

首先需要安装和配置Hadoop环境，包括Hadoop的安装、配置、启动和测试。具体步骤可以参考Hadoop官方文档或者其他相关教程。

2. 数据准备

准备一个包含数值的数据集，可以是文本文件或者其他格式的数据。例如，我们可以创建一个文本文件，每行包含一个整数，如下所示：

10
20
30
40
50

3. 编写MapReduce程序

接下来需要编写MapReduce程序，实现求平均值的功能。具体步骤如下：

- 定义Mapper类：Mapper类用于将输入数据转换成键值对。在本例中，我们需要将输入数据中的每个数值作为键，值为1。代码如下：

public static class AvgMapper extends Mapper<LongWritable, Text, IntWritable, LongWritable> {
    private final static LongWritable ONE = new LongWritable(1);
    private IntWritable key = new IntWritable();

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

- 定义Reducer类：Reducer类用于将Mapper输出的键值对进行合并和计算。在本例中，我们需要将所有相同键的值相加，得到每个键的总和，然后再除以该键的个数，得到该键的平均值。代码如下：

public static class AvgReducer extends Reducer<IntWritable, LongWritable, IntWritable, DoubleWritable> {
    public void reduce(IntWritable key, Iterable<LongWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        long sum = 0;
        int count = 0;
        for (LongWritable value : values) {
            sum += value.get();
            count++;
        }
        double avg = (double)sum / count;
        context.write(key, new DoubleWritable(avg));
    }
}

- 定义Driver类：Driver类用于将Mapper和Reducer类组合起来，并进行MapReduce作业的提交和运行。代码如下：

public static void main(String[] args) throws Exception {
    Configuration conf = new Configuration();
    Job job = Job.getInstance(conf, "average");

    job.setJarByClass(Average.class);
    job.setMapperClass(AvgMapper.class);
    job.setCombinerClass(AvgReducer.class);
    job.setReducerClass(AvgReducer.class);

    job.setOutputKeyClass(IntWritable.class);
    job.setOutputValueClass(LongWritable.class);

    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}

4. 运行MapReduce作业

完成MapReduce程序的编写后，就可以通过Hadoop提交和运行该作业了。具体步骤如下：

- 将编写好的MapReduce程序打包成jar文件。

- 将准备好的数据集上传到Hadoop分布式文件系统中。

- 在命令行中使用hadoop jar命令提交MapReduce作业。例如：

hadoop jar Average.jar input output

其中，Average.jar是编译好的jar文件，input是输入数据集所在的路径，output是输出结果所在的路径。执行该命令后，Hadoop会自动启动MapReduce作业，并将结果输出到指定的路径中。

5. 查看结果

作业运行完成后，可以在输出路径中查看结果。在本例中，输出结果应该为每个数值对应的平均值，如下所示：

10 1.0
20 1.0
30 1.0
40 1.0
50 1.0

这就是基于MapReduce的编程开发求平均值的详细实验流程。