MapReduce求多科及格率

MapReduce是一个分布式并行离线计算框架，通过使用map()和reduce()函数，以及定义输入和输出来实现计算任务。对于求多科及格率的问题，可以使用MapReduce框架来实现。具体步骤如下：

1. Map阶段：将输入文件中的每行内容解析成学生的姓名和成绩，并进行判断，如果成绩大于等于及格线，则输出姓名和科目，作为键值对。
2. Reduce阶段：对Map阶段输出的键值对进行统计，计算每个学生及格的科目数量。
3. 最后，可以通过统计出的及格科目数量与总科目数量的比例，得到多科及格率。

相关问题

Mapreduce求每一科的平均成绩，用数组

好的，这是一个更简单的情况，您可以使用MapReduce来计算每一科的平均成绩，而不需要使用HBase。以下是一些步骤供您参考：

1. 首先，您需要准备好数据。您可以将数据存储在一个文本文件或者一个HDFS文件中。每一行代表一个学生的成绩记录，包括学生ID、学科、成绩等信息，可以使用逗号或者其他分隔符进行分隔。例如：

1001,math,80
1002,math,90
1003,math,85
1001,english,70
1002,english,75
1003,english,80

2. 接下来，您需要编写一个Mapper类来处理每一行数据。在Mapper类中，您需要将每一行数据转换为键值对的形式，其中键是学科，值是一个包含成绩和计数器的数组。具体来说，您可以使用StringTokenizer类或者正则表达式来解析每一行数据，并将学科作为键，成绩和计数器作为数组中的值。例如：

public class AvgScoreMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntArrayWritable> {
    private Text subject = new Text();
    private IntArrayWritable scoreArray = new IntArrayWritable();

    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String[] fields = value.toString().split(",");
        subject.set(fields[1]);
        int[] scores = {Integer.parseInt(fields[2]), 1};
        scoreArray.set(scores);
        context.write(subject, scoreArray);
    }
}

3. 然后，您需要编写一个Reducer类来计算每一科的平均成绩。在Reducer类中，您需要将接收到的所有值进行合并，并计算每一科的总成绩和学生人数。最后，您可以计算每一科的平均成绩，并将它们作为键值对输出。例如：

public class AvgScoreReducer extends Reducer<Text, IntArrayWritable, Text, DoubleWritable> {
    private DoubleWritable avgScore = new DoubleWritable();

    public void reduce(Text key, Iterable<IntArrayWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int sum = 0;
        int count = 0;
        for (IntArrayWritable array : values) {
            int[] scores = (int[]) array.toArray();
            sum += scores[0];
            count += scores[1];
        }
        double avg = (double) sum / count;
        avgScore.set(avg);
        context.write(key, avgScore);
    }
}

4. 最后，您需要编写一个Driver类来配置和运行MapReduce作业。在Driver类中，您需要设置输入路径、输出路径、Mapper类、Reducer类等参数，并提交作业到Hadoop集群中运行。例如：

public class AvgScoreDriver {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "Average Score");
        job.setJarByClass(AvgScoreDriver.class);
        job.setMapperClass(AvgScoreMapper.class);
        job.setReducerClass(AvgScoreReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntArrayWritable.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

需要注意的是，在本例中，我们使用了一个名为IntArrayWritable的自定义Writable类来保存成绩和计数器的数组。您需要根据自己的需求来决定是否需要使用自定义Writable类。另外，我们也可以使用Combiner类来进一步优化作业性能。

利用mapreduce求最大值

可以通过以下步骤使用 MapReduce 求最大值：

1. Map 阶段：将输入数据划分成多个键值对，其中键为固定值，值为输入数据。

2. Reduce 阶段：对于每个键值对，Reduce 函数将所有值中的最大值筛选出来，并映射到一个新的键值对中，其中键为固定值，值为最大值。

3. 输出阶段：输出 Reduce 阶段得到的键值对中的值即为最大值。

下面是一段伪代码，展示了如何实现 MapReduce 求最大值：

**Map 阶段**

function map(key, value):
  emit("max", value)

**Reduce 阶段**

function reduce(key, values):
  max_value = -infinity
  for value in values:
    if value > max_value:
      max_value = value
  emit("max", max_value)

在这个例子中，map 函数将输入数据映射为键为 "max"，值为输入数据的键值对。reduce 函数遍历所有输入值，并找到其中的最大值。最终，reduce 函数将键为 "max"，值为最大值的键值对输出。