在idea用MapReduce编写在电影库中查找我的演员评分最高的5部电影

好的，需要注意的是，MapReduce 一般用于大规模数据处理，对于小规模的数据集可能会有些繁琐。但是，为了练习 MapReduce 的使用，我们可以尝试使用它来处理电影库中的数据。

首先，你需要搭建 Hadoop 环境，并在 IDEA 中配置 Hadoop 的相关设置。然后，你可以按照以下步骤进行：

1. 创建一个 MapReduce 作业，在代码编辑界面中编写 Map 和 Reduce 函数。
2. 在 Map 函数中，读取电影和演员数据，将每个演员和他参演的电影评分进行映射。
3. 在 Reduce 函数中，对每个演员的电影评分进行合并，并取出评分最高的5部电影。
4. 执行 MapReduce 作业并输出结果。

下面是一个简单的示例代码，你可以根据实际情况进行修改：

import java.io.IOException;
import java.util.*;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.*;

public class Main {
  public static void main(String[] args) throws Exception {
    Configuration conf = new Configuration();
    Job job = Job.getInstance(conf, "top-5-movies");

    job.setJarByClass(Main.class);
    job.setMapperClass(MapperClass.class);
    job.setReducerClass(ReducerClass.class);

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

    job.setInputFormatClass(SequenceFileInputFormat.class);
    job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);

    SequenceFileInputFormat.addInputPath(job, new Path("/path/to/movie-data.seq"));
    TextOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/path/to/output"));

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

  public static class MapperClass extends Mapper<Text, Text, Text, DoubleWritable> {
    private final Text actorName = new Text();
    private final DoubleWritable rating = new DoubleWritable();

    public void map(Text key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
      String[] parts = value.toString().split("\\t");
      String movieTitle = parts[0];
      double movieRating = Double.parseDouble(parts[1]);
      String[] actors = parts[2].split("\\|");

      for (String actor : actors) {
        actorName.set(actor);
        rating.set(movieRating);
        context.write(actorName, rating);
      }
    }
  }

  public static class ReducerClass extends Reducer<Text, DoubleWritable, Text, DoubleWritable> {
    private final TreeMap<Double, String> topMovies = new TreeMap<>();

    public void reduce(Text key, Iterable<DoubleWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
      double totalRating = 0;
      int count = 0;

      for (DoubleWritable value : values) {
        totalRating += value.get();
        count++;
      }

      if (count > 0) {
        double avgRating = totalRating / count;
        String actorName = key.toString();
        String movieTitle = topMovies.get(avgRating);
        if (movieTitle == null || !movieTitle.equals(movieTitle)) {
          topMovies.put(avgRating, movieTitle);
          if (topMovies.size() > 5) {
            topMovies.remove(topMovies.firstKey());
          }
        }
      }
    }

    public void cleanup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
      for (Map.Entry<Double, String> entry : topMovies.descendingMap().entrySet()) {
        double rating = entry.getKey();
        String movieTitle = entry.getValue();
        context.write(new Text(movieTitle), new DoubleWritable(rating));
      }
    }
  }
}

在代码中，你需要将 `/path/to/movie-data.seq` 修改为你的电影数据文件路径，以及 `/path/to/output` 修改为你的输出文件路径。

然后，执行代码，你就可以在输出文件中看到你的演员评分最高的5部电影了。