mapreduce的编程开发求平均值

在MapReduce编程中，求平均值可以通过以下步骤实现：

1. Map阶段：将每个人的成绩作为value，姓名作为key进行映射输出。
2. Shuffle阶段：将相同姓名的成绩进行汇总，数据结构变为<name, <score1, score2...>>。
3. Reduce阶段：通过计算每个人的成绩总和并除以课程数，得到平均分。

下面是一个示例代码，演示了如何使用MapReduce编程求平均值：

# Map函数
def mapper(line):
    name, score = line.split('\t')  # 假设数据以制表符分隔
    return (name, int(score))

# Reduce函数
def reducer(name, scores):
    total_score = sum(scores)
    average = total_score / len(scores)
    return (name, average)

# 主函数
def main():
    # 假设数据存储在一个列表中
    data = [
        'Alice\t80',
        'Bob\t90',
        'Alice\t70',
        'Bob\t85',
        'Alice\t75',
        'Bob\t95'
    ]

    # Map阶段
    mapped_data = [mapper(line) for line in data]

    # Shuffle阶段
    shuffled_data = {}
    for name, score in mapped_data:
        if name not in shuffled_data:
            shuffled_data[name] = []
        shuffled_data[name].append(score)

    # Reduce阶段
    reduced_data = [reducer(name, scores) for name, scores in shuffled_data.items()]

    # 输出结果
    for name, average in reduced_data:
        print(f"{name}: {average}")

if __name__ == '__main__':
    main()

运行以上代码，将输出每个人的平均分数：

Alice: 75.0
Bob: 90.0