利用编程从HBASE中读取学生成绩，并实现计算每个学生成绩平均分和每门课程成绩平均分，用MapReduce方法，使用Java API编程

好的，我会尽力回答你的问题。

首先，我们需要了解 HBase 是什么以及如何连接 HBase。HBase 是一个基于 Hadoop 的分布式数据库，可以存储大量结构化数据，并提供快速随机访问。可以使用 Java API 连接 HBase，然后使用 MapReduce 来处理数据。

接下来，我们需要设计 HBase 中存储学生成绩的表结构。假设我们有一个表叫做 grades，有三个列族：student、course 和 score。student 列族包含学生姓名和学号，course 列族包含课程名称和课程编号，score 列族包含学生成绩。表结构如下：

| Row Key | Column Family: Column Qualifier | Value |
|---------|--------------------------------|-------|
| 001 | student: name | Tom |
| 001 | student: id | 1001 |
| 001 | course: name | Math |
| 001 | course: id | 001 |
| 001 | score: | 90 |
| 002 | student: name | Jack |
| 002 | student: id | 1002 |
| 002 | course: name | Math |
| 002 | course: id | 001 |
| 002 | score: | 80 |
| ... | ... | ... |

接下来，我们使用 MapReduce 来计算每个学生成绩平均分和每门课程成绩平均分。我们需要先编写 MapReduce 的 Mapper 和 Reducer 类。

Mapper 类的作用是读取 HBase 中的数据，将学生和课程作为 key，将成绩作为 value，发送给 Reducer 处理。Mapper 类的代码如下：

public class GradesMapper extends TableMapper<Text, IntWritable> {

    private Text outKey = new Text();
    private IntWritable outValue = new IntWritable();

    @Override
    protected void map(ImmutableBytesWritable key, Result value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String studentName = Bytes.toString(value.getValue(Bytes.toBytes("student"), Bytes.toBytes("name")));
        String studentId = Bytes.toString(value.getValue(Bytes.toBytes("student"), Bytes.toBytes("id")));
        String courseName = Bytes.toString(value.getValue(Bytes.toBytes("course"), Bytes.toBytes("name")));
        String courseId = Bytes.toString(value.getValue(Bytes.toBytes("course"), Bytes.toBytes("id")));
        int score = Bytes.toInt(value.getValue(Bytes.toBytes("score"), Bytes.toBytes("")));

        // 计算每个学生的平均分
        outKey.set(studentName + "," + studentId);
        outValue.set(score);
        context.write(outKey, outValue);

        // 计算每门课程的平均分
        outKey.set(courseName + "," + courseId);
        context.write(outKey, outValue);
    }
}

Reducer 类的作用是统计每个学生和每门课程的成绩平均分。Reducer 类的代码如下：

public class GradesReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, DoubleWritable> {

    private DoubleWritable outValue = new DoubleWritable();

    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int sum = 0;
        int count = 0;
        for (IntWritable value : values) {
            sum += value.get();
            count++;
        }
        double average = (double) sum / count;
        outValue.set(average);
        context.write(key, outValue);
    }
}

最后，我们需要编写一个主类来运行 MapReduce 任务。主类的代码如下：

public class GradesMR {

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

        job.setJarByClass(GradesMR.class);
        Scan scan = new Scan();
        TableMapReduceUtil.initTableMapperJob("grades", scan, GradesMapper.class, Text.class, IntWritable.class, job);
        job.setReducerClass(GradesReducer.class);

        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(DoubleWritable.class);

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

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

我们可以将以上代码打包成一个 jar 文件，并通过命令行来运行 MapReduce 任务：

hadoop jar GradesMR.jar GradesMR /output

这样，MapReduce 任务就会将结果输出到 HDFS 的 /output 目录中。我们可以通过命令行来查看输出结果：

hdfs dfs -cat /output/part-r-00000

以上就是利用编程从 HBase 中读取学生成绩，并实现计算每个学生成绩平均分和每门课程成绩平均分，使用 MapReduce 方法，使用 Java API 编程的过程。