mapreduce 求中位数

MapReduce是一种用于处理大数据集的分布式计算模型。要求在MapReduce模型中求解中位数，可以参考以下步骤：

1. Map阶段：将输入的数据划分为小块，并在每块数据上执行映射操作。对于每个映射操作，可以将数据分为键值对，其中键是一个标识数据所在的块，值是块中的元素。

2. Shuffle和Sort阶段：将Map阶段得到的键值对根据键进行分组，并按照键进行排序。这可以保证具有相同键的数据会被发送到同一个Reduce任务进行处理。

3. Reduce阶段：对于每个Reduce任务，输入是按照键排序的键值对列表。在Reduce阶段，可以对每个键值对列表计算中位数。具体的求解中位数的方法可以有多种。

一种常用的方法是：
- 将键值对列表按照值进行排序。
- 通过遍历键值对列表找到中位数。如果列表长度为奇数，则中位数位置为（列表长度+1）/2；如果列表长度为偶数，则中位数位置为列表长度/2和（列表长度/2+1）的平均值。
- 输出中位数作为Reduce任务的结果。

4. 最后，可以将所有Reduce任务的结果汇总起来得到整个数据集的中位数。

需要注意的是，MapReduce模型适用于大规模数据集，因此在处理中位数时需要将数据划分为合适的块，并设计合理的算法来保证处理效率和准确性。以上是简要的过程描述，具体的实现可以根据数据的特点和计算需求进行进一步优化和调整。

相关问题

hive中mapreduce设置个数

在Hive中设置MapReduce的个数，可以通过以下两种方式实现：

1. 在Hive中使用set命令设置mapreduce.job.maps和mapreduce.job.reduces参数的值，例如：

set mapreduce.job.maps=10;
set mapreduce.job.reduces=5;

这样就可以将MapReduce的个数分别设置为10和5。

2. 在Hadoop的配置文件中设置mapreduce.job.maps和mapreduce.job.reduces参数的值，例如：

在mapred-site.xml文件中添加以下配置：

<property>
<name>mapreduce.job.maps</name>
<value>10</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.job.reduces</name>
<value>5</value>
</property>

这样就可以将MapReduce的个数分别设置为10和5，对于所有的Hive作业都会生效。

mapreduce求ncdc气象数据中最低温度

MapReduce是一种分布式计算框架，可以用于处理大规模数据集。在处理ncdc气象数据时，可以使用MapReduce来求最低温度。具体实现方法是将数据集分成多个小块，每个小块由一个Map任务处理。Map任务将每条记录中的温度值作为键，将记录本身作为值，输出到Reduce任务中。Reduce任务将所有记录按键排序，并取出最小的温度值对应的记录作为结果输出。