成绩分析系统Hadoop

Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集的存储和分析。它基于MapReduce编程模型，可以在集群中并行处理数据，并提供了高可靠性和容错性。

成绩分析系统基于Hadoop的思想，可以用来处理大量学生成绩数据，并进行各种分析和统计。通过将学生成绩数据存储在Hadoop的分布式文件系统HDFS中，可以实现数据的高效存储和访问。同时，利用Hadoop的MapReduce编程模型，可以编写分析任务，对学生成绩数据进行各种计算和分析操作，如计算平均分、最高分、最低分等。

以下是一个使用Hadoop进行成绩分析的示例代码：

// 导入必要的包
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
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;

import java.io.IOException;

// 定义Mapper类
public class ScoreAnalysisMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
    private final static IntWritable score = new IntWritable();
    private Text student = new Text();

    public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // 解析输入的每一行数据
        String[] fields = value.toString().split(",");
        String studentName = fields[0];
        int studentScore = Integer.parseInt(fields[1]);

        // 将学生姓名作为输出的key，学生成绩作为输出的value
        student.set(studentName);
        score.set(studentScore);
        context.write(student, score);
    }
}

// 定义Reducer类
public class ScoreAnalysisReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    private IntWritable result = new IntWritable();

    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int maxScore = Integer.MIN_VALUE;
        int minScore = Integer.MAX_VALUE;
        int sum = 0;
        int count = 0;

        // 遍历所有成绩，计算最高分、最低分和总分
        for (IntWritable value : values) {
            int score = value.get();
            maxScore = Math.max(maxScore, score);
            minScore = Math.min(minScore, score);
            sum += score;
            count++;
        }

        // 计算平均分
        int averageScore = sum / count;

        // 将结果输出
        result.set(maxScore);
        context.write(new Text("最高分"), result);
        result.set(minScore);
        context.write(new Text("最低分"), result);
        result.set(averageScore);
        context.write(new Text("平均分"), result);
    }
}

// 主函数
public class ScoreAnalysis {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建配置对象和作业对象
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "Score Analysis");

        // 设置作业的各种参数
        job.setJarByClass(ScoreAnalysis.class);
        job.setMapperClass(ScoreAnalysisMapper.class);
        job.setReducerClass(ScoreAnalysisReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

        // 设置输入和输出路径
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

        // 提交作业并等待完成
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

以上代码是一个简单的成绩分析系统示例，它将输入的学生成绩数据作为文本文件输入，通过MapReduce的方式进行分析，并输出最高分、最低分和平均分等结果。