如何使用MapReduce求出各年销售笔数、各年销售总额
时间: 2023-12-13 13:03:02 浏览: 85
mapreduce-programming:此示例程序将让您提取有用的统计数据,例如排名前 10 的平均评分电影、使用 Hadoop map-reduce 框架以及链接多个映射器和化简器对 200 万条记录进行基于流派的过滤
假设我们有一个包含销售数据的文本文件,每行包含以下信息:销售日期、销售金额。
我们可以使用MapReduce来求出各年销售笔数、各年销售总额。
第一步:Map阶段
我们需要将每一行的数据解析出销售日期和销售金额,并按照年份作为key,将销售金额作为value输出。
Mapper函数伪代码:
```
map(line):
year = extract_year(line) # 从行数据中解析出年份
amount = extract_amount(line) # 从行数据中解析出销售金额
emit(year, amount) # 输出年份和销售金额
```
第二步:Reduce阶段
在Reduce阶段,我们需要对于每个年份,将所有销售金额加起来,得到该年的销售总额,并计算该年的销售笔数。
Reducer函数伪代码:
```
reduce(year, amounts):
total_amount = sum(amounts) # 计算今年销售总额
num_sales = len(amounts) # 计算今年销售笔数
emit(year, (num_sales, total_amount)) # 输出年份和销售统计数据
```
最终的输出结果应该是这样的:
```
2017 (100, 5000)
2018 (150, 8000)
2019 (120, 6000)
```
其中,每个年份的销售统计数据包含销售笔数和销售总额。
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