hadoop求平均成绩

Hadoop是一个分布式计算框架，用于处理大规模数据的存储与分析。要求求平均成绩，可以通过Hadoop的MapReduce模型来实现。

首先，将成绩数据存储在Hadoop支持的文件系统中，例如HDFS。可以将学生的成绩信息按照一定的规则存储在一个或多个文件中，每行表示一个学生的成绩，包括学生ID和对应的成绩。

接下来，通过编写MapReduce程序来实现求平均成绩的计算。首先，Map阶段的任务是将每个学生的成绩提取出来，并按照学生ID作为键来输出。Reduce阶段的任务是对每个学生的成绩进行累加求和，并统计该学生成绩的数量，最后计算出平均成绩。

在Map阶段，可以将每行数据按照指定的分隔符进行切分，得到学生ID和成绩。将学生ID作为键，成绩作为值进行输出。

在Reduce阶段，对于相同学生ID的键值对，将所有的成绩进行累加求和，并统计成绩的数量。最后，根据总成绩和成绩数量计算出平均成绩，并将学生ID和平均成绩作为输出。

最后，通过Hadoop集群执行该MapReduce程序，将输出结果保存在指定的输出文件中。可以通过查看输出文件来获取每个学生的平均成绩。

总之，通过使用Hadoop的MapReduce模型，可以方便地实现对大规模数据的求平均成绩操作，提高计算效率和处理能力。