使用Hadoop的MapReduce,用Java语言编写程序,过滤掉所有只打低于1分且评论次数大于5次的恶意用户的评分

好的，这个问题可以通过编写一个Hadoop MapReduce程序来解决。具体步骤如下：

1. 输入数据格式为每行一个评分记录，包括用户ID、电影ID、评分和评论次数。
2. Mapper阶段：将每行评分记录按照用户ID进行分组，然后对于每个用户的所有评分记录，将评分和评论次数累加起来。
3. Reducer阶段：对于每个用户，判断其评分是否低于1分且评论次数大于5次，如果是则将其过滤掉，否则输出其所有评分记录。

下面是MapReduce程序的Java代码示例：

public class FilterMaliciousUsers {
  
  public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
    private Text userId = new Text();
    private IntWritable ratingCount = new IntWritable();
    private IntWritable ratingSum = new IntWritable();
    
    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
      String[] fields = value.toString().split(",");
      userId.set(fields[0]);
      int rating = Integer.parseInt(fields[2]);
      int count = Integer.parseInt(fields[3]);
      ratingSum.set(rating);
      ratingCount.set(count);
      context.write(userId, ratingSum, ratingCount);
    }
  }
  
  public static class Reduce 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 value : values) {
        sum += value.get();
        count += 1;
      }
      if (sum / count >= 1 || count <= 5) {
        return;
      }
      StringBuilder output = new StringBuilder();
      for (IntWritable value : values) {
        output.append(value.get()).append(",");
      }
      context.write(key, new Text(output.toString()));
    }
  }
  
  public static void main(String[] args) throws Exception {
    Configuration conf = new Configuration();
    Job job = Job.getInstance(conf, "FilterMaliciousUsers");
    job.setJarByClass(FilterMaliciousUsers.class);
    job.setMapperClass(Map.class);
    job.setReducerClass(Reduce.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);
  }
}

在这个程序中，我们通过Mapper将每行评分记录按照用户ID进行分组，并将评分和评论次数累加起来。在Reducer中，对于每个用户，我们判断其评分是否低于1分且评论次数大于5次，如果是则将其过滤掉，否则输出其所有评分记录。最后，我们将输出结果写入到HDFS中。