用java编写话费统计的MR程序，计算每个电话号码的总流量，包括上行流量，下行流量。

好的，我可以为您介绍一下Java编写话费统计的MR程序的基本步骤：

1. 数据输入：将原始数据从HDFS中读取出来，转化为MapReduce程序能够处理的键值对形式，其中键为手机号码，值为该手机号码所对应的流量数据。

2. Map阶段：将输入的键值对按照手机号码进行分组，然后将每个手机号码的上行流量和下行流量分别累加起来，最后输出键值对，其中键为手机号码，值为上下行流量之和。

3. Reduce阶段：将Map阶段输出的键值对按照手机号码进行分组，然后将每个手机号码的上行流量和下行流量分别累加起来，最后输出键值对，其中键为手机号码，值为上下行流量之和。

4. 数据输出：将Reduce阶段输出的键值对写入到HDFS中，作为最终的统计结果。

基于以上步骤，您可以开始编写Java程序来实现话费统计的MR程序。

相关问题

java编写话费统计的MR程序，计算每个电话号码的总流量，包括上行流量，下行流量

要编写一个话费统计的MR程序，需要经过以下步骤：

1. 数据预处理：将原始话单数据进行清洗和格式化，以便于后续的处理。

2. Map阶段：将清洗后的数据进行分割，按照电话号码作为Key，将上行流量和下行流量分别作为Value输出。

3. Reduce阶段：将Map阶段输出的数据按照电话号码进行汇总，计算每个电话号码的总流量，并将结果输出。

下面是一个可能的Java代码实现：

public class CallRecordMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, DoubleWritable> {

    @Override
    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // 将原始话单数据按照指定分隔符进行分割
        String[] fields = value.toString().split(",");
        
        // 获取电话号码和上下行流量
        String phoneNumber = fields[0];
        double upFlow = Double.parseDouble(fields[1]);
        double downFlow = Double.parseDouble(fields[2]);
        
        // 将电话号码作为Key，上下行流量之和作为Value输出
        context.write(new Text(phoneNumber), new DoubleWritable(upFlow + downFlow));
    }
}

public class CallRecordReducer extends Reducer<Text, DoubleWritable, Text, DoubleWritable> {

    @Override
    public void reduce(Text key, Iterable<DoubleWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // 计算每个电话号码的总流量
        double totalFlow = 0;
        for (DoubleWritable value : values) {
            totalFlow += value.get();
        }
        
        // 将电话号码和总流量输出
        context.write(key, new DoubleWritable(totalFlow));
    }
}

public class CallRecordAnalysis {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建Job对象
        Job job = Job.getInstance(new Configuration(), "CallRecordAnalysis");
        job.setJarByClass(CallRecordAnalysis.class);
        
        // 设置Mapper和Reducer类
        job.setMapperClass(CallRecordMapper.class);
        job.setReducerClass(CallRecordReducer.class);
        
        // 设置Mapper输出的Key和Value类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(DoubleWritable.class);
        
        // 设置Reducer输出的Key和Value类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(DoubleWritable.class);
        
        // 设置输入和输出路径
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        
        // 提交job并等待完成
        boolean result = job.waitForCompletion(true);
        
        System.exit(result ? 0 : 1);
    }
}

在以上代码中，CallRecordMapper类用于将原始话单数据进行分割和输出，CallRecordReducer类用于将Mapper输出的数据进行汇总和输出，而CallRecordAnalysis类则是程序的入口点，用于设置Job的各种参数并提交执行。

java编写话费统计的MR程序，计算每个电话号码的总流量，包括上行流量，下行流量。

以下是一个简单的Java MapReduce程序，用于统计每个电话号码的总流量，包括上行流量和下行流量：

import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;

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;

public class CallRecordMR {

    public static class CallRecordMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
        private Text phoneNum = new Text();
        private Text flow = new Text();

        public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            String line = value.toString();
            StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line, ",");
            String num = tokenizer.nextToken();
            String upFlowStr = tokenizer.nextToken();
            String downFlowStr = tokenizer.nextToken();
            int upFlow = Integer.parseInt(upFlowStr);
            int downFlow = Integer.parseInt(downFlowStr);
            int totalFlow = upFlow + downFlow;
            phoneNum.set(num);
            flow.set(String.valueOf(totalFlow));
            context.write(phoneNum, flow);
        }
    }

    public static class CallRecordReducer extends Reducer<Text, Text, Text, IntWritable> {
        private IntWritable totalFlow = new IntWritable();

        public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            int sum = 0;
            for (Text value : values) {
                sum += Integer.parseInt(value.toString());
            }
            totalFlow.set(sum);
            context.write(key, totalFlow);
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "Call Record MR");
        job.setJarByClass(CallRecordMR.class);
        job.setMapperClass(CallRecordMapper.class);
        job.setReducerClass(CallRecordReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(Text.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

假设输入文件的格式如下：

13912345678,100,200
13987654321,50,150
13912345678,150,100
13987654321,100,50

其中每一行表示一个电话号码、上行流量和下行流量，用逗号分隔。程序的输出会统计每个电话号码的总流量，结果如下：

13912345678    350
13987654321    350

注意，这个程序中使用的是Text类型作为map输出的key和value类型，因此在Mapper中需要将电话号码和总流量都转换成String类型，并使用Text类型进行封装。在Reducer中需要对所有的总流量进行累加，最终输出的也是Text类型。如果需要输出Int类型，需要在Reducer中对结果进行转换。