MapReduce电影分析代码

好的，这里给出一个简单的MapReduce电影分析代码示例，包括了电影的评分和类型统计。

首先是Map函数：

# map函数
def mapper(record):
    movie_id = record[0]
    rating = float(record[1])
    genres = record[2].split("|")
    for genre in genres:
        yield (genre, rating)
        yield (movie_id, rating)

在这个Map函数中，我们将输入的每个记录按照电影类型和电影id分别输出。对于电影类型，我们将每个类型与电影的评分进行关联，输出(key, value)为(genre, rating)。对于每个电影，我们将其与电影的评分进行关联，输出(key, value)为(movie_id, rating)。

接下来是Reduce函数：

# reduce函数
def reducer(key, values):
    if key.startswith("movie"):
        movie_id = key.split(":")[1]
        total_rating = 0.0
        num_rating = 0
        for rating in values:
            total_rating += rating
            num_rating += 1
        average_rating = total_rating / num_rating
        yield (movie_id, average_rating)
    else:
        total_rating = 0.0
        num_rating = 0
        for rating in values:
            total_rating += rating
            num_rating += 1
        average_rating = total_rating / num_rating
        yield (key, average_rating)

在这个Reduce函数中，我们首先判断输入的key是属于电影id还是电影类型。如果是电影id，我们将所有评分进行求和并计算平均值，输出(key, value)为(movie_id, average_rating)。如果是电影类型，我们同样将所有评分进行求和并计算平均值，输出(key, value)为(genre, average_rating)。

最后，我们需要将Map和Reduce函数传入到Hadoop中进行MapReduce任务的执行：

# 在Hadoop中执行MapReduce任务
from mrjob.job import MRJob

class MovieRatingsAnalysis(MRJob):

    def mapper(self, _, line):
        # 实现map函数

    def reducer(self, key, values):
        # 实现reduce函数

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

以上就是一个简单的MapReduce电影分析代码示例，可以对电影的评分和类型进行统计分析。