Hadoopmapreduce对按照地域对每个月的用电总量进行统计，并且统计各地域每个月的城市用电、农村和山区用电的比例。

要对按照地域对每个月的用电总量进行统计，并且统计各地域每个月的城市用电、农村和山区用电的比例，可以使用 Hadoop MapReduce。

首先，将数据按照地域和月份进行分组，然后对每个组进行聚合计算。具体步骤如下：

1. Mapper 阶段：

读取数据，将每行数据拆分为地域、月份、城市用电、农村用电和山区用电。然后以地域和月份作为 Key，以城市用电、农村用电和山区用电作为 Value 输出。

2. Reducer 阶段：

接收 Mapper 阶段输出的数据，对每个 Key 进行聚合计算。计算每个地域每个月的用电总量、城市用电总量、农村用电总量和山区用电总量。然后按照地域和月份输出这些值。

3. 输出阶段：

在 Reducer 阶段输出每个地域每个月的用电总量、城市用电总量、农村用电总量和山区用电总量。然后计算城市用电、农村用电和山区用电的比例，并输出这些比例。

这个过程中需要注意的是，Mapper 和 Reducer 阶段的 Key 需要进行排序，以确保相同 Key 的数据会被发送到同一个 Reducer 中进行聚合计算。

以上就是对按照地域对每个月的用电总量进行统计，并且统计各地域每个月的城市用电、农村和山区用电的比例的一个基本思路。具体实现还需要根据实际情况进行调整。

相关问题

hadoopmapreduce词频统计

Hadoop MapReduce词频统计是一种基于Hadoop分布式计算框架的文本处理技术，用于对大规模文本数据进行词频统计。它将文本数据分割成多个小块，然后在不同的计算节点上并行处理，最后将结果合并起来得到最终的词频统计结果。这种技术可以大大提高文本处理的效率和速度，适用于处理大规模的文本数据。

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### 使用 Hadoop MapReduce 进行词频统计

#### 1. 环境准备
为了运行基于 Java 的 MapReduce 应用程序，需先安装配置好 Hadoop 集群环境。确保集群中的每台机器都已正确设置并能正常启动 HDFS 和 YARN。

#### 2. 创建项目结构
创建一个新的 Maven 或 Gradle 工程，在工程目录下建立源文件夹 `src/main/java` 来放置 Mapper 和 Reducer 类以及驱动类[^1]。

#### 3. 编写 WordCount 程序

##### Mapper 类定义
Mapper 负责读取输入数据并将每一行拆分为单词键值对输出：

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

public class TokenizerMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();

    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String line = value.toString();
        StringTokenizer itr = new StringTokenizer(line.toLowerCase());
        while (itr.hasMoreTokens()) {
            word.set(itr.nextToken().replaceAll("[^a-z]", ""));
            if (!word.toString().isEmpty()) {
                context.write(word, one);
            }
        }
    }
}

##### Reducer 类定义
Reducer 接收来自 Mapper 的中间结果并对相同 Key 值的数据项求和得到最终的频率计数：

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import java.io.IOException;

public class IntSumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {

    @Override
    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int sum = 0;
        for (IntWritable val : values) {
            sum += val.get();
        }
        context.write(key, new IntWritable(sum));
    }

}

##### Driver 主函数编写
Driver 设置作业参数并提交给 Hadoop 执行框架：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

public class WordCount {
    
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        
        Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
        job.setJarByClass(WordCount.class);

        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

        job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
        job.setCombinerClass(IntSumReducer.class); // 可选：用于本地聚合减少网络传输量
        job.setReducerClass(IntSumReducer.class);

        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

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

上述代码实现了完整的 Word Count 流程，其中包含了必要的日志记录配置以帮助调试与监控应用程序执行情况[^2]。