hadoop3.1.3用什么命令可以实现pi值的计算

在Hadoop 3.1.3中，如果你想要利用其MapReduce框架计算圆周率（π），你可以使用Hadoop Streaming，这是一种简单的方式将用户自定义的脚本作为输入到Hadoop MapReduce作业中。下面是一个基本的步骤和命令示例：

首先，你需要准备一个计算π的小程序，例如Python中的`PiEstimator`，它会利用蒙特卡洛方法来估计π。这个程序需要接受两个参数：迭代次数（n）和输出结果的文件名。

#!/usr/bin/env python
import random

def generate_random_points(n):
    return [random.random() for _ in range(n)]

def estimate_pi(points):
    count_in_circle = sum(x**2 + y**2 <= 1 for x, y in points)
    return 4 * count_in_circle / n

if __name__ == "__main__":
    n = int(input('Enter number of iterations: '))
    points = generate_random_points(n)
    pi_estimate = estimate_pi(points)
    print(f"Estimated π: {pi_estimate}")

然后，在Hadoop集群上，你需要通过以下命令来运行这个MapReduce作业：

hadoop jar hadoop-streaming.jar \
-mapper PiEstimator.py \
-reducer sum \
-input input.txt \
-output output_dir \
-file PiEstimator.py

这里：
- `-mapper` 指定Map阶段的程序，即`PiEstimator.py`。
- `-reducer` 指定Reduce阶段无需做任何操作，因为我们的计算已经在Mapper阶段完成。
- `-input` 指定输入文件，这里假设每个行都是一个随机数对。
- `-output` 指定输出文件夹，Hadoop会在这里生成π的估计值。
- `-file` 将`PiEstimator.py`包含在作业中，以便于访问。

注意，这只是一个基础示例，实际计算可能需要大量迭代次数才能得到准确的结果，并且可能会消耗大量Hadoop资源。