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 21:01:58 浏览: 22
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 ```

相关推荐

最新推荐

recommend-type

使用Eclipse编译运行MapReduce程序.doc

该文档的目录如下: 1.1实验目的 1.2实验环境 V 1.3实验步骤 1.3.1安装eclipse 1.3.2安装Hadoop- Eclipse Plugin ...1.3.5在Eclipse 中创建MapReduce项目 附:查看HDFS文件系统数据的三种方法
recommend-type

第二章 分布式文件系统HDFS+MapReduce(代码实现检查文件是否存在&WordCount统计).docx

第二章 分布式文件系统HDFS+MapReduce(代码实现检查文件是否存在&WordCount统计),课程依赖上一个章节:第一章 大数据安装教程(Virtual&ubuntu&hadoop单机)
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

解释minorization-maximization (MM) algorithm,并给出matlab代码编写的例子

Minorization-maximization (MM) algorithm是一种常用的优化算法,用于求解非凸问题或含有约束的优化问题。该算法的基本思想是通过构造一个凸下界函数来逼近原问题,然后通过求解凸下界函数的最优解来逼近原问题的最优解。具体步骤如下: 1. 初始化参数 $\theta_0$,设 $k=0$; 2. 构造一个凸下界函数 $Q(\theta|\theta_k)$,使其满足 $Q(\theta_k|\theta_k)=f(\theta_k)$; 3. 求解 $Q(\theta|\theta_k)$ 的最优值 $\theta_{k+1}=\arg\min_\theta Q(
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

实现实时监控告警系统:Kafka与Grafana整合

![实现实时监控告警系统:Kafka与Grafana整合](https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X2pwZy9BVldpY3ladXVDbEZpY1pLWmw2bUVaWXFUcEdLT1VDdkxRSmQxZXB5R1lxaWNlUjA2c0hFek5Qc3FyRktudFF1VDMxQVl3QTRXV2lhSWFRMEFRc0I1cW1ZOGcvNjQw?x-oss-process=image/format,png) # 1.1 Kafka集群架构 Kafka集群由多个称为代理的服务器组成,这
recommend-type

帮我实现在Androidstudio调用chapgpt并提供源码

首先,你需要运行一个ChitGPT的服务器,然后通过Android应用程序与该服务器进行通信。以下是一个简单的Android应用程序示例,可以与ChitGPT进行通信: 1. 首先,在Android Studio中创建一个新的项目,并添加以下依赖项: ``` implementation 'com.squareup.okhttp3:okhttp:4.9.0' implementation 'com.google.code.gson:gson:2.8.6' ``` 2. 创建一个新的Java类,用于与ChitGPT服务器通信。以下是一个简单的实现: ```java import com.