使用mapreduce算法,完成下列任务: 1)找出平均评分最高的十部电影id; 2)打印上题中的电影名称,并显示其类别标签;
时间: 2024-03-22 07:42:28 浏览: 214
基于mapreduce的聚类算法研究
5星 · 资源好评率100%
好的,使用MapReduce算法完成这两个任务,可以按照以下步骤进行:
1. 首先,将IMDB电影数据文件作为输入,每行数据包含电影ID、评分和其他信息。
2. 使用Map函数,将每行数据映射为键值对,其中键为电影ID,值为评分。
3. 使用Reduce函数,对每个电影ID的评分进行求和并计算平均值。
4. 将所有电影的平均评分按照从高到低的顺序进行排序,并取前十个电影的ID。
5. 将IMDB电影数据文件作为输入,每行数据包含电影ID、电影名称和类别标签。
6. 使用Map函数,将每行数据映射为键值对,其中键为电影ID,值为电影名称和类别标签。
7. 使用Reduce函数,将相同电影ID的名称和类别标签合并为一个键值对。
8. 根据第四步中找出的平均评分最高的十部电影ID,从第七步中得到的键值对中找出对应的电影名称和类别标签。
9. 输出结果为平均评分最高的十部电影名称和对应的类别标签。
具体实现可以使用Hadoop MapReduce框架,也可以使用MRJob库,这里提供使用MRJob库的Python程序示例:
```python
from mrjob.job import MRJob
from mrjob.step import MRStep
class TopMovies(MRJob):
def steps(self):
return [
MRStep(mapper=self.mapper_get_ratings,
reducer=self.reducer_count_ratings),
MRStep(reducer=self.reducer_sort_ratings),
MRStep(mapper=self.mapper_get_movie_info,
reducer=self.reducer_join_movies)
]
def mapper_get_ratings(self, _, line):
# 将每行数据映射为键值对,其中键为电影ID,值为评分
movie_id, rating, _ = line.split('\t')
yield movie_id, float(rating)
def reducer_count_ratings(self, key, values):
# 对每个电影ID的评分进行求和并计算平均值
yield None, (sum(values)/float(len(values)), key)
def reducer_sort_ratings(self, _, values):
# 将所有电影的平均评分按照从高到低的顺序进行排序,并取前十个电影的ID
for rating, key in sorted(values, reverse=True)[:10]:
yield key, rating
def mapper_get_movie_info(self, _, line):
# 将每行数据映射为键值对,其中键为电影ID,值为电影名称和类别标签
movie_id, title, genres = line.strip().split('\t')
yield movie_id, (title, genres)
def reducer_join_movies(self, key, values):
# 将相同电影ID的名称和类别标签合并为一个键值对
for title, genres in values:
yield title, genres
if __name__ == '__main__':
TopMovies.run()
```
在这个程序中,我们使用了MRJob库来实现MapReduce算法。首先,我们定义了一个包含三个步骤的MRJob类。在第一个步骤中,我们使用mapper_get_ratings()函数将每行数据映射为键值对,其中键为电影ID,值为评分。在reducer_count_ratings()函数中,我们对每个电影ID的评分进行求和并计算平均值。在第二个步骤中,我们使用reducer_sort_ratings()函数将所有电影的平均评分按照从高到低的顺序进行排序,并取前十个电影的ID。在第三个步骤中,我们使用mapper_get_movie_info()函数将每行数据映射为键值对,其中键为电影ID,值为电影名称和类别标签。在reducer_join_movies()函数中,我们将相同电影ID的名称和类别标签合并为一个键值对。
使用上述程序,可以通过以下命令在终端上执行:
```
python top_movies.py imdb_data.tsv > output.txt
```
其中,imdb_data.tsv是IMDB电影数据文件的路径,output.txt是输出结果的文件名。运行程序后,会输出平均评分最高的十部电影名称和对应的类别标签。
阅读全文