mapreduce统计每门科程的最高分最低分和平均分

好的，这是一个典型的MapReduce任务。首先，我们需要定义Map和Reduce函数的实现逻辑。

Map函数的输入为原始数据，它将原始数据转化成键值对的形式，并将其输出。

在这个任务中，我们可以将每一门课程的成绩数据看作一条原始数据，进行如下处理：

- 将原始数据按照课程名称作为键，成绩作为值，输出键值对。

例如，一个成绩数据为："语文,75"，经过Map函数处理后，输出键值对："语文" -> 75。

Reduce函数的输入为Map函数输出的键值对，它将相同键的值进行聚合，并进行计算，最后输出结果。

在这个任务中，我们需要对每一门课程的成绩进行最高分、最低分和平均分的计算，可以按照如下方式实现：

- 对于每个键值对，将值保存到一个列表中。
- 对列表进行排序，取出最大值、最小值，并计算平均值。
- 输出最大值、最小值和平均值。

最终的MapReduce程序实现如下：

// Map函数
function map(key, value):
    // 将原始数据按照课程名称作为键，成绩作为值，输出键值对
    emit(key, value)

// Reduce函数
function reduce(key, values):
    // 对于每个键值对，将值保存到一个列表中
    value_list = []
    for value in values:
        value_list.append(value)

    // 对列表进行排序，取出最大值、最小值，并计算平均值
    value_list.sort()
    max_value = value_list[-1]
    min_value = value_list[0]
    avg_value = sum(value_list) / len(value_list)

    // 输出最大值、最小值和平均值
    emit(key, (max_value, min_value, avg_value))

以上是MapReduce程序的逻辑，具体实现需要根据你使用的编程语言和框架进行调整。