MapReduce的编程开发-求平均值

MapReduce编程开发中求平均值的方法有多种。其中一种方法是通过MapReduce的Map过程和Reduce过程来实现。在Map过程中，首先使用TextInputFormat类对输入文件进行处理，得到文本中每行的偏移量及其内容。然后，根据需要的数值，在mapper中统计单个分块的求和和统计个数。在Reduce过程中，获取每个mapper的求和进行统计，分行统计出总的求和和统计个数，最后相除计算平均值。

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给我一份8000字左右的关于MapReduce的编程开发-求平均值的实训报告及重要代码

好的，以下是一份关于MapReduce编程开发-求平均值的实训报告及重要代码：

一、实训目的

本次实训的主要目的是让学员了解MapReduce编程模型的基本概念和使用方法，掌握MapReduce编程的开发流程和技巧，以及实现一个简单的MapReduce程序，用于求一组数据的平均值。

二、实训内容

2.1 MapReduce编程模型

MapReduce是一种分布式计算模型，可以用于处理大规模数据集。它包括两个主要的操作：Map操作和Reduce操作。Map操作用于将输入数据分割成小数据块，并将每个小数据块映射为一组键值对。Reduce操作则用于将所有键值对按照键进行分组，并对每组键值对进行处理，生成输出结果。MapReduce编程模型包括以下步骤：

（1）输入数据的读取

（2）Map函数的定义和实现

（3）Reduce函数的定义和实现

（4）输出结果的写入

2.2 实现求平均值的MapReduce程序

为了更好地理解MapReduce编程模型，我们将实现一个简单的MapReduce程序，用于求一组数据的平均值。具体步骤如下：

（1）将原始数据上传到HDFS中。

（2）编写Map函数，将每个数据项映射为一组键值对，其中键为固定的字符串“average”，值为数据项的值。

（3）编写Reduce函数，将所有键值对按照键“average”进行分组，并对每组键值对进行处理，生成平均值。

（4）运行MapReduce程序，将结果输出到HDFS中。

（5）从HDFS中获取处理结果并进行验证。

2.3 关键代码

以下是本次实训中的关键代码：

（1）Map函数

public class AverageMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, DoubleWritable> {
    private final static DoubleWritable one = new DoubleWritable(1);
    private Text word = new Text("average");

    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String line = value.toString();
        double val = Double.parseDouble(line.trim());
        context.write(word, new DoubleWritable(val));
    }
}

（2）Reduce函数

public class AverageReducer extends Reducer<Text, DoubleWritable, Text, DoubleWritable> {
    public void reduce(Text key, Iterable<DoubleWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        double sum = 0;
        int count = 0;
        for (DoubleWritable val : values) {
            sum += val.get();
            count++;
        }
        double average = sum / count;
        context.write(key, new DoubleWritable(average));
    }
}

（3）主程序

public class Average {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "average");
        job.setJarByClass(Average.class);
        job.setMapperClass(AverageMapper.class);
        job.setReducerClass(AverageReducer.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);
    }
}

三、实训总结

通过本次实训，学员了解了MapReduce编程模型的基本概念和使用方法，掌握了MapReduce编程的开发流程和技巧，以及实现了一个简单的MapReduce程序，用于求一组数据的平均值。这些技能对于从事大数据相关工作的人员来说非常重要。

在实现MapReduce程序时，需要注意以下几点：

（1）数据的存储和读取：MapReduce程序需要将数据存储在HDFS中，并通过输入格式读取数据。

（2）Map函数的设计：Map函数需要将每个数据项映射为一组键值对，并为每个键值对设置合适的键和值。

（3）Reduce函数的设计：Reduce函数需要将所有键值对按照键进行分组，并对每组键值对进行处理，生成输出结果。

（4）结果的输出和验证：MapReduce程序需要将结果输出到HDFS中，并进行验证，确保结果的正确性。

总之，MapReduce编程模型是大数据处理和分析的重要工具之一。掌握MapReduce编程技能，可以使我们更加高效地处理和分析大规模数据集，为企业决策提供有力支持。

基于Mapreduce的编程开发-求平均值,请帮我写一份详细的实验流程

好的，下面是基于MapReduce的编程开发求平均值的详细实验流程：

1. 环境准备

首先需要安装和配置Hadoop环境，包括Hadoop的安装、配置、启动和测试。具体步骤可以参考Hadoop官方文档或者其他相关教程。

2. 数据准备

准备一个包含数值的数据集，可以是文本文件或者其他格式的数据。例如，我们可以创建一个文本文件，每行包含一个整数，如下所示：

10
20
30
40
50

3. 编写MapReduce程序

接下来需要编写MapReduce程序，实现求平均值的功能。具体步骤如下：

- 定义Mapper类：Mapper类用于将输入数据转换成键值对。在本例中，我们需要将输入数据中的每个数值作为键，值为1。代码如下：

public static class AvgMapper extends Mapper<LongWritable, Text, IntWritable, LongWritable> {
    private final static LongWritable ONE = new LongWritable(1);
    private IntWritable key = new IntWritable();

    public void map(LongWritable offset, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String line = value.toString();
        int num = Integer.parseInt(line);
        key.set(num);
        context.write(key, ONE);
    }
}

- 定义Reducer类：Reducer类用于将Mapper输出的键值对进行合并和计算。在本例中，我们需要将所有相同键的值相加，得到每个键的总和，然后再除以该键的个数，得到该键的平均值。代码如下：

public static class AvgReducer extends Reducer<IntWritable, LongWritable, IntWritable, DoubleWritable> {
    public void reduce(IntWritable key, Iterable<LongWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        long sum = 0;
        int count = 0;
        for (LongWritable value : values) {
            sum += value.get();
            count++;
        }
        double avg = (double)sum / count;
        context.write(key, new DoubleWritable(avg));
    }
}

- 定义Driver类：Driver类用于将Mapper和Reducer类组合起来，并进行MapReduce作业的提交和运行。代码如下：

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

    job.setJarByClass(Average.class);
    job.setMapperClass(AvgMapper.class);
    job.setCombinerClass(AvgReducer.class);
    job.setReducerClass(AvgReducer.class);

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

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

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

4. 运行MapReduce作业

完成MapReduce程序的编写后，就可以通过Hadoop提交和运行该作业了。具体步骤如下：

- 将编写好的MapReduce程序打包成jar文件。

- 将准备好的数据集上传到Hadoop分布式文件系统中。

- 在命令行中使用hadoop jar命令提交MapReduce作业。例如：

hadoop jar Average.jar input output

其中，Average.jar是编译好的jar文件，input是输入数据集所在的路径，output是输出结果所在的路径。执行该命令后，Hadoop会自动启动MapReduce作业，并将结果输出到指定的路径中。

5. 查看结果

作业运行完成后，可以在输出路径中查看结果。在本例中，输出结果应该为每个数值对应的平均值，如下所示：

10 1.0
20 1.0
30 1.0
40 1.0
50 1.0

这就是基于MapReduce的编程开发求平均值的详细实验流程。