mapreduce求平均值任务概述

MapReduce求平均值的任务概述如下：

1. Map阶段：将输入数据分割成若干个小数据块，每个小数据块由一个Map任务处理。Map任务将输入数据解析成键值对，其中键表示数据的某个特征，值表示该特征对应的数值。然后，Map任务对每个键值对进行处理，将其转换为新的键值对，其中键仍然表示数据的某个特征，值则表示该特征对应的数值和1。

2. Combiner阶段：Combiner是可选的，其作用是在Map任务本地对输出结果进行合并，以减少数据传输量。对于本任务，Combiner可以将每个键对应的数值和计数值进行累加。

3. Shuffle阶段：将Map任务的输出结果按照键进行分组，将同一键的所有值发送到同一个Reduce任务中进行处理。这个过程就是shuffle。

4. Reduce阶段：Reduce任务接收到Map任务输出的键值对后，对每个键的所有值进行累加，并将累加结果除以计数值，得到该键对应的平均值。

以下是一个Python实现的MapReduce求平均值的例子：

from mrjob.job import MRJob

class MRMean(MRJob):
    
    def mapper(self, _, line):
        # 解析输入数据
        data = line.strip().split(',')
        key = data[0]
        value = float(data[1])
        # 输出键值对
        yield key, (value, 1)
    
    def combiner(self, key, values):
        # 对每个键的所有值进行累加
        total = 0
        count = 0
        for value, cnt in values:
            total += value
            count += cnt
        # 输出键值对
        yield key, (total, count)
    
    def reducer(self, key, values):
        # 对每个键的所有值进行累加，并计算平均值
        total = 0
        count = 0
        for value, cnt in values:
            total += value
            count += cnt
        mean = total / count
        # 输出结果
        yield key, mean

if __name__ == '__main__':
    MRMean.run()