2024考研408院校数量

对不起，我无法提供实时的大学排行榜或具体的研究生入学考试报名点数据，因为这些信息可能会随着教育部门每年的更新而变化。2024年的考研（硕士研究生入学考试）中，408这个科目代号通常是指“数学（经济类）”，许多院校都会设置该科目作为经济学科目的数学基础考试。每年，参与这个科目的招生院校会根据自身的教学计划和研究方向有所增减。

如果你对2024年考研的具体院校数量感兴趣，建议关注中国研究生招生信息网（http://yz.chsi.com.cn/）或者咨询各招生院校的官方信息，那里会有最准确的数据发布。同时，也可以查阅近年来的数据趋势，以便有个大致了解。

相关问题

使用java语言实现hadoop编写2020年考研各高校开放专业数量统计

好的，那么你可以按照以下步骤使用 Java 语言实现 Hadoop 编写 2020 年考研各高校开放专业数量统计：

1. 创建一个 Hadoop 项目，导入 Hadoop 相关的 jar 包。
2. 创建一个 Mapper 类，实现 Mapper 接口，重写 map 方法，在 map 方法中读取输入数据，根据数据中的高校信息和专业信息，把高校信息作为 key，专业信息作为 value 进行输出。
3. 创建一个 Reducer 类，实现 Reducer 接口，重写 reduce 方法，在 reduce 方法中统计每个高校开放的专业数量。
4. 在 main 方法中配置 Job，设置 Mapper、Reducer、输入路径、输出路径等信息。
5. 运行 Job，等待任务完成后，查看输出结果，即可得到 2020 年考研各高校开放专业数量的统计结果。

下面是示例代码：

Mapper 类：

public class MyMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {

    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
        String line = value.toString();
        String[] fields = line.split(",");
        String university = fields[0];
        String subject = fields[1];
        context.write(new Text(university), new Text(subject));
    }
}

Reducer 类：

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

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

main 方法：

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

注意：以上代码是一个简单的示例，需要根据实际情况进行修改和完善。

使用idea编写hadoop 2020年研究生招生考试分数线统计 2020年高校考研平均分数线充计2020年考研各专业平均分数线统计2020年考研各高校开放专业数量统计 搜索某所大学的所有专业以及分数线，进行排名

以下是使用IDEA编写Hadoop实现对2020年研究生招生考试分数线统计、2020年高校考研平均分数线统计、2020年考研各专业平均分数线统计、2020年考研各高校开放专业数量统计以及搜索某所大学的所有专业以及分数线，进行排名的步骤：

1. 准备数据

需要准备包含研究生招生考试分数线、高校考研平均分数线、考研各专业平均分数线、考研各高校开放专业数量以及各高校各专业的分数线信息的数据文件。文件格式根据需要进行设计。

2. 创建Hadoop项目

在IDEA中创建一个新的Maven项目，并添加hadoop的依赖。

3. 编写Mapper类

根据需要进行设计，Mapper类负责将数据按照一定的规则进行切分和处理，以便后续的Reducer类进行统计。具体代码如下：

public class ScoreMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {

    private Text outKey = new Text();
    private IntWritable outValue = new IntWritable();

    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String[] tokens = value.toString().split(" ");
        outKey.set(tokens[0]);
        outValue.set(Integer.parseInt(tokens[1]));
        context.write(outKey, outValue);
    }
}

4. 编写Reducer类

根据需要进行设计，Reducer类负责接收Mapper类输出的数据，并进行相应的统计。具体代码如下：

public class ScoreReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, DoubleWritable> {

    private DoubleWritable outValue = new DoubleWritable();

    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int sum = 0;
        int count = 0;
        for (IntWritable value : values) {
            sum += value.get();
            count++;
        }
        double average = (double) sum / count;
        outValue.set(average);
        context.write(key, outValue);
    }
}

5. 配置Job并运行

在主函数中配置Job的相关参数，并将Mapper和Reducer类设置到Job中。具体代码如下：

public class ScoreJob {

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

        job.setJarByClass(ScoreJob.class);
        job.setMapperClass(ScoreMapper.class);
        job.setReducerClass(ScoreReducer.class);

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

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

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

其中，args[0]代表输入文件路径，args[1]代表输出文件路径。最后，运行该程序即可得到相应的统计结果。

对于搜索某所大学的所有专业以及分数线，进行排名，可以编写一个独立的程序，读取包含所有数据的文件，根据需要进行处理并输出结果。具体代码如下：

public class ScoreRank {

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        String file = args[0];
        String university = args[1];

        BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader(file));
        String line;

        Map<String, Integer> scores = new HashMap<>();
        Map<String, List<String>> universities = new HashMap<>();

        while ((line = br.readLine()) != null) {
            String[] tokens = line.split(" ");
            String name = tokens[0];
            String universityName = name.split("-")[0];
            int score = Integer.parseInt(tokens[1]);
            if (!universities.containsKey(universityName)) {
                List<String> majors = new ArrayList<>();
                majors.add(name);
                universities.put(universityName, majors);
            } else {
                List<String> majors = universities.get(universityName);
                majors.add(name);
                universities.put(universityName, majors);
            }
            scores.put(name, score);
        }

        List<String> majors = universities.get(university);
        majors.sort((o1, o2) -> scores.get(o2) - scores.get(o1));

        for (int i = 0; i < majors.size(); i++) {
            String major = majors.get(i);
            int score = scores.get(major);
            System.out.println(String.format("%d. %s: %d", i + 1, major, score));
        }
    }
}

其中，args[0]代表包含所有数据的文件路径，args[1]代表需要搜索的大学名称。运行该程序即可得到该大学所有专业以及分数线的排名结果。