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。

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，下行流量的代码

好的，这里提供一份Java编写话费统计的MR程序示例代码：

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapred.*;
 
public class PhoneFlowCount {
 
    public static class Map extends MapReduceBase implements Mapper<Text, Text, Text, FlowBean> {
 
        private Text phoneNum = new Text();
        private FlowBean flowBean = new FlowBean();
 
        public void map(Text key, Text value, OutputCollector<Text, FlowBean> output, Reporter reporter)
                throws IOException {
            String line = value.toString();
            String[] fields = line.split("\t");
            phoneNum.set(fields[0]);
            long upFlow = Long.parseLong(fields[1]);
            long downFlow = Long.parseLong(fields[2]);
            flowBean.set(upFlow, downFlow);
            output.collect(phoneNum, flowBean);
        }
    }
 
    public static class Reduce extends MapReduceBase implements Reducer<Text, FlowBean, Text, FlowBean> {
 
        private FlowBean result = new FlowBean();
 
        public void reduce(Text key, Iterator<FlowBean> values, OutputCollector<Text, FlowBean> output,
                           Reporter reporter) throws IOException {
            long upFlow = 0;
            long downFlow = 0;
            while (values.hasNext()) {
                FlowBean bean = values.next();
                upFlow += bean.getUpFlow();
                downFlow += bean.getDownFlow();
            }
            result.set(upFlow, downFlow);
            output.collect(key, result);
        }
    }
 
    public static void main(String[] args) throws Exception {
 
        JobConf conf = new JobConf(PhoneFlowCount.class);
        conf.setJobName("phone_flow_count");
 
        conf.setMapperClass(Map.class);
        conf.setReducerClass(Reduce.class);
 
        conf.setOutputKeyClass(Text.class);
        conf.setOutputValueClass(FlowBean.class);
 
        FileInputFormat.setInputPaths(conf, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path(args[1]));
 
        JobClient.runJob(conf);
    }
}

在上述代码中，FlowBean是一个自定义的数据类型，用于存储每个手机号码的上下行流量数据。在Map阶段中，我们将输入的每行数据按照制表符进行拆分，然后将手机号码作为键，上下行流量作为值进行输出；在Reduce阶段中，我们对每个手机号码的上下行流量进行累加，最终得到每个手机号码的总流量，并将其作为值进行输出。