hadoop统计学生成绩各科最高分的小结

在Hadoop框架中，处理大量数据并生成学生成绩各科最高分的小结通常会涉及到 MapReduce 的使用，这是一种分布式计算模型，非常适合处理大数据集。以下是用Hadoop进行这个任务的基本步骤：

1. **数据输入**：首先，你需要将学生的成绩数据（可能包含姓名、科目和分数等字段）加载到Hadoop的HDFS（Hadoop分布式文件系统）上，确保数据已经分区和格式化为适合MapReduce处理的文件。

2. **Map阶段**：Mapper任务读取输入文件，将每个学生的记录分割成键值对，其中键可能是学生ID或学号，值包含各个科目的分数。Mapper函数会对每个学生的每门课分数执行map操作，提取出每个科目的分数。

3. **中间键值对**：Mapper产生的中间键值对是基于学生的，比如("学生ID", ["数学", 95, "英语", 88])，其中列表包含了学生的所有科目和对应分数。

4. **Reduce阶段**：Reducer任务接收Mapper输出的键（学生ID）和所有相关的值（一列科目和分数），然后对每个学生的所有科目分数进行比较，找出每门课的最高分。最后，Reducer会输出一个新的键值对，如("学生ID", {"数学": 95, "英语": 88, "最高分": {"数学": 95}})。

5. **结果收集**：Reduce任务完成后，Hadoop会将结果合并并写回HDFS，或者直接输出到其他存储系统，比如HBase或Hive。

6. **结果汇总**：最后，对所有学生的结果进行汇总，得到每个学生的各科最高分。