如何使用Java编写MapReduce程序来计算学生数据集中每个学生的平均分和总分？

为了帮助你理解并实现MapReduce程序来计算学生数据集中的平均分和总分，建议参考《HDFS操作实践：分布式文件系统实验报告》这份资料。该资源详细介绍了如何在Hadoop环境下操作HDFS，并通过MapReduce编程模型解决数据处理问题。以下是具体的实现步骤和关键代码示例：

参考资源链接：[HDFS操作实践：分布式文件系统实验报告](https://wenku.csdn.net/doc/5ri3xfpkiq?spm=1055.2569.3001.10343)

步骤1：准备环境
确保你的开发环境已经安装了Hadoop 3.1.3、JDK 1.8，并且配置了Linux/Ubuntu 18.04操作系统。

步骤2：编写MapReduce程序
- **Map阶段**：在Java中，使用`org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper`类来实现Map逻辑。你需要读取输入文件中的每一行，解析学生的classid、studentid、分数等信息，然后将classid和studentid作为key，将分数作为value输出。

- **Reduce阶段**：同样使用`org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer`类来实现Reduce逻辑。你需要接收Map输出的键值对，对同一个classid或studentid的所有分数进行累加，并计算平均值。

- **主程序**：在`org.apache.hadoop.mapreduce.Job`类中配置Map和Reduce类，并设置输入输出路径，提交任务至Hadoop集群。

关键代码示例：

// Map类示例
public static class MyMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // 解析输入数据，输出键值对
        // ...
    }
}

// Reduce类示例
public static class MyReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, Text> {
    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // 对values进行累加和平均计算，输出结果
        // ...
    }
}

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

参考资源链接：[HDFS操作实践：分布式文件系统实验报告](https://wenku.csdn.net/doc/5ri3xfpkiq?spm=1055.2569.3001.10343)