根据衔7.3和7.4通过MapReduce框架编写程序,统计出每个学生的考试总成绩。

时间: 2024-02-15 11:01:58 浏览: 25
好的,根据您的要求,我可以给您提供一下思路: 1. 输入数据格式:每行数据包含学生姓名、科目名称、成绩,以制表符分隔。 2. Map函数:以学生姓名为key,成绩为value进行映射,即输出(key, value) = (学生姓名, 成绩)。 3. Reduce函数:对于每一个学生姓名,将其对应的所有成绩累加起来,输出(key, value) = (学生姓名, 总成绩)。 下面是伪代码: ``` Mapper: map(line): fields = split(line, '\t') student_name = fields[0] score = int(fields[2]) emit(student_name, score) Reducer: reduce(name, scores): total_score = 0 for score in scores: total_score += score emit(name, total_score) ``` 注意,这里的MapReduce框架可以使用Hadoop、Spark等开源框架实现。同时,还需要根据具体的数据格式和需求进行一些调整。
相关问题

通过MapReduce框架编写程序统计出每个学生的考试总成绩 用java实现

好的,我可以帮你解答这个问题。 首先,需要明确一下MapReduce框架的基本原理:将大规模的数据集分成许多小块,分发到多台计算机上进行并行处理,最后将结果汇总起来。 那么,针对你的问题,我们可以采用以下步骤来实现: 1. Map阶段:将每个学生的成绩数据进行处理,将学生姓名作为key,成绩作为value,输出为(key, value)键值对。 2. Reduce阶段:将相同学生的成绩累加起来,得到每个学生的总成绩,最后输出为(key, value)键值对,其中key为学生姓名,value为总成绩。 下面是Java实现代码: ``` public class ScoreMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> { @Override protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { String line = value.toString(); String[] fields = line.split(","); String name = fields[0]; int score = Integer.parseInt(fields[1]); context.write(new Text(name), new IntWritable(score)); } } public class ScoreReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> { @Override protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException { int sum = 0; for (IntWritable value : values) { sum += value.get(); } context.write(key, new IntWritable(sum)); } } public class ScoreJob { public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); Job job = Job.getInstance(conf, "score count"); job.setJarByClass(ScoreJob.class); job.setMapperClass(ScoreMapper.class); job.setReducerClass(ScoreReducer.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(IntWritable.class); FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); } } ``` 代码中,ScoreMapper类继承自Mapper类,实现了map方法,将每个学生的成绩数据转化为(key, value)键值对。ScoreReducer类继承自Reducer类,实现了reduce方法,将相同学生的成绩累加起来,得到每个学生的总成绩。ScoreJob类是MapReduce作业的入口,设置了输入输出路径、Mapper和Reducer类等信息。 你可以将以上代码保存为ScoreMapper.java、ScoreReducer.java和ScoreJob.java三个文件,然后使用hadoop jar命令来执行MapReduce作业,具体命令如下: ``` hadoop jar ScoreJob.jar ScoreJob input output ``` 其中,ScoreJob.jar是打包好的Java程序文件,input是输入数据路径,output是输出结果路径。 希望这个回答能够帮助到你!

通过MapReduce框架编写程序,统计出每个学生的考试总成绩

假设有一个数据集,包含每个学生的姓名、学号和每门课程的成绩,数据格式如下: ``` 张三,1001,语文,80 张三,1001,数学,90 张三,1001,英语,85 李四,1002,语文,70 李四,1002,数学,95 李四,1002,英语,75 王五,1003,语文,85 王五,1003,数学,80 王五,1003,英语,90 ``` 使用MapReduce框架编写程序,可以实现对每个学生的考试总成绩进行统计,具体步骤如下: 1. Map阶段:将每个学生的成绩作为输入,输出键值对<学生姓名, 成绩>。 2. Reduce阶段:将同一学生的所有成绩相加,得到该学生的总成绩,并输出键值对<学生姓名, 总成绩>。 下面是伪代码实现: ``` Map函数: input:每个学生的姓名、学号和每门课程的成绩 output:<学生姓名, 成绩> function map(String name, String id, String course, int score) { emit(name, score); } Reduce函数: input:<学生姓名, 成绩> output:<学生姓名, 总成绩> function reduce(String name, Iterator<int> scores) { int sum = 0; while (scores.hasNext()) { sum += scores.next(); } emit(name, sum); } ``` 执行以上MapReduce程序,最终会得到每个学生的考试总成绩,结果如下: ``` 张三,255 李四,240 王五,255 ```

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