请给我一个计算游戏评分的平均分Hadoop代码，并将其实现串行和并行，比较运行时间

好的，我来给你讲解一下如何实现计算游戏评分的平均分Hadoop代码。

首先，我们需要了解一下Hadoop的MapReduce框架。MapReduce是一种分布式计算模型，它将数据分成若干个小块，然后在各个节点上进行计算，最后将结果合并起来。MapReduce的主要流程分为两个阶段：Map和Reduce。Map阶段将输入数据分解成若干个键值对，然后将这些键值对发送到不同的节点上进行处理。Reduce阶段将Map阶段输出的键值对进行合并和计算，最终得到输出结果。

下面，我们来实现计算游戏评分的平均分Hadoop代码。

假设我们有一个包含游戏评分的数据集，每条记录包含游戏的名称和评分。我们的目标是计算每个游戏的平均评分。

首先，我们需要编写Map函数，对每条记录进行处理，将游戏名称作为键，评分作为值，然后将键值对发送到不同的节点上进行处理。代码如下：

public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, Text, DoubleWritable> {
    public void map(LongWritable key, Text value, Context context)
        throws IOException, InterruptedException {
        String line = value.toString();
        String[] fields = line.split("\t");
        String game = fields[0];
        double score = Double.parseDouble(fields[1]);
        context.write(new Text(game), new DoubleWritable(score));
    }
}

然后，我们需要编写Reduce函数，对Map阶段输出的键值对进行合并和计算，得到每个游戏的平均评分。代码如下：

public static class Reduce extends Reducer<Text, DoubleWritable, Text, DoubleWritable> {
    public void reduce(Text key, Iterable<DoubleWritable> values, Context context)
        throws IOException, InterruptedException {
        double sum = 0;
        int count = 0;
        for (DoubleWritable value : values) {
            sum += value.get();
            count++;
        }
        double avg = sum / count;
        context.write(key, new DoubleWritable(avg));
    }
}

最后，我们需要将Map和Reduce函数组装成一个完整的Hadoop作业，并提交到Hadoop集群上运行。代码如下：

Job job = Job.getInstance();
job.setJarByClass(GameRating.class);
job.setMapperClass(Map.class);
job.setReducerClass(Reduce.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(DoubleWritable.class);
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
job.waitForCompletion(true);

至此，我们已经完成了计算游戏评分的平均分Hadoop代码的编写。接下来，我们需要将其实现串行和并行，并比较运行时间。

首先，我们来实现串行版本的代码。串行版本的代码只需要在本地机器上运行，不需要使用Hadoop集群。我们可以使用Java的线程来模拟MapReduce框架的Map和Reduce过程。代码如下：

public static void main(String[] args) {
    List<String> lines = readLines(args[0]);
    Map<String, List<Double>> map = new HashMap<String, List<Double>>();
    for (String line : lines) {
        String[] fields = line.split("\t");
        String game = fields[0];
        double score = Double.parseDouble(fields[1]);
        if (!map.containsKey(game)) {
            map.put(game, new ArrayList<Double>());
        }
        map.get(game).add(score);
    }
    Map<String, Double> result = new HashMap<String, Double>();
    for (Map.Entry<String, List<Double>> entry : map.entrySet()) {
        String game = entry.getKey();
        List<Double> scores = entry.getValue();
        double sum = 0;
        int count = 0;
        for (double score : scores) {
            sum += score;
            count++;
        }
        double avg = sum / count;
        result.put(game, avg);
    }
    writeResult(args[1], result);
}

private static List<String> readLines(String path) {
    List<String> lines = new ArrayList<String>();
    try {
        BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader(path));
        String line;
        while ((line = br.readLine()) != null) {
            lines.add(line);
        }
        br.close();
    } catch (IOException e) {
        e.printStackTrace();
    }
    return lines;
}

private static void writeResult(String path, Map<String, Double> result) {
    try {
        FileWriter fw = new FileWriter(path);
        for (Map.Entry<String, Double> entry : result.entrySet()) {
            String game = entry.getKey();
            double avg = entry.getValue();
            fw.write(game + "\t" + avg + "\n");
        }
        fw.close();
    } catch (IOException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

接下来，我们来实现并行版本的代码。并行版本的代码需要使用Hadoop集群来运行。我们可以使用Hadoop Streaming来实现MapReduce过程。代码如下：

# Map阶段
cat input.txt | \
    python -c 'import sys; \
        for line in sys.stdin: \
            fields = line.strip().split("\t"); \
            print(fields[0] + "\t" + fields[1])' | \
    sort | \
    python -c 'import sys; \
        game = None; \
        scores = []; \
        for line in sys.stdin: \
            fields = line.strip().split("\t"); \
            if game != fields[0]: \
                if game is not None: \
                    print(game + "\t" + str(sum(scores) / len(scores))); \
                game = fields[0]; \
                scores = []; \
            scores.append(float(fields[1])); \
        print(game + "\t" + str(sum(scores) / len(scores)))' \
    > output.txt

上述代码中，第一行将输入数据从文件中读取出来，并将其通过管道传递给Python脚本。Python脚本将每条记录分解成键值对，并将它们输出到标准输出流中。第二行将输出结果进行排序，以便Reduce阶段可以正确地合并和计算。第三行将输出结果通过管道传递给另一个Python脚本，该脚本将每个游戏的评分进行收集和计算，并将结果输出到标准输出流中。最后，将输出结果写入到文件中。

最后，我们可以比较串行和并行版本的运行时间，以便了解它们的性能差异。由于我无法获取你的数据集，因此无法给出具体的运行时间。但是，一般来说，并行版本的运行时间会比串行版本的运行时间更短，特别是在处理大规模数据集的情况下。