编写java代码：现有若干学生的考试成绩（“score_data.zip”中的数据），编写MapReduce程序处理该数据，要求处理结果如下： 张三 语文:分数,数学:分数,英语:分数,总分:分数,平均分:分数

为了编写一个MapReduce程序来处理学生的考试成绩数据，我们需要定义Map和Reduce两个阶段的任务。

首先，假设输入文件的格式为文本格式，每行包含一个学生的姓名和其对应的各科成绩，成绩之间用空格分隔。例如：

张三 80 90 70
李四 85 75 88
王五 60 65 60

在MapReduce框架中，Map阶段会处理输入文件，将每行文本转换为键值对（K, V）的形式。Reduce阶段则会对所有的键值对进行分组，并对分组后的值进行汇总处理。

下面是一个简化的Java代码示例，展示了如何实现这个MapReduce程序：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.io.IOException;

public class StudentScoreProcessor {

    // 定义Mapper类
    public static class ScoreMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {

        private Text studentName = new Text();
        private IntWritable score = new IntWritable();

        public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            String[] tokens = value.toString().split(" ");
            if (tokens.length >= 4) {
                studentName.set(tokens[0]);
                for (int i = 1; i < tokens.length; i++) {
                    score.set(Integer.parseInt(tokens[i]));
                    context.write(studentName, score);
                }
            }
        }
    }

    // 定义Reducer类
    public static class ScoreReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, Text> {

        public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            int sum = 0;
            int count = 0;
            for (IntWritable val : values) {
                sum += val.get();
                count++;
            }
            float average = count > 0 ? (float) sum / count : 0;
            String result = key.toString() + " 语文:" + values.iterator().next().get()
                    + ",数学:" + values.iterator().next().get()
                    + ",英语:" + values.iterator().next().get()
                    + ",总分:" + sum + ",平均分:" + average;
            context.write(key, new Text(result));
        }
    }

    // 主函数，配置和运行MapReduce作业
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "Student Score Processor");
        job.setJarByClass(StudentScoreProcessor.class);
        job.setMapperClass(ScoreMapper.class);
        job.setCombinerClass(ScoreReducer.class);
        job.setReducerClass(ScoreReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

在这个示例中，`ScoreMapper`类负责读取输入文件的每一行，并将其拆分成学生姓名和成绩，然后输出键值对，键为学生姓名，值为成绩。`ScoreReducer`类则对每个学生的所有成绩进行求和和平均值计算，并生成最终的输出结果。

请注意，这个示例代码是基于Hadoop MapReduce编程模型的简化版本，实际应用中可能需要处理更复杂的输入格式、数据清洗和异常处理等。