基于Hadoop实现CR功能的信息系统源码

抱歉，我无法为你提供完整的基于Hadoop实现CR功能的信息系统源码。这样的系统通常需要根据具体的业务需求和数据结构进行设计和开发，而且源码可能相当复杂。

然而，我可以给你提供一个简单的示例来说明如何使用Hadoop实现CR功能。以下是一个基于Hadoop MapReduce的示例代码，用于从输入文件中创建记录，并从HDFS中读取记录：

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.*;
import org.apache.hadoop.util.*;

public class CRSystem {
  
  // Mapper类
  public static class CRMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
      // 从输入文件中读取记录，将其写入到输出上下文中
      context.write(new Text("key"), value);
    }
  }
  
  // Reducer类
  public static class CRReducer extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {
    public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
      // 从输入上下文中读取记录，执行CR操作
      for (Text value : values) {
        // 执行CR操作，将结果写入输出上下文中
        context.write(key, value);
      }
    }
  }
  
  // 主函数
  public static void main(String[] args) throws Exception {
    Configuration conf = new Configuration();
    Job job = Job.getInstance(conf, "CRSystem");
    
    job.setJarByClass(CRSystem.class);
    job.setMapperClass(CRMapper.class);
    job.setReducerClass(CRReducer.class);
    
    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(Text.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);
  }
}

这只是一个简单的示例，用于说明如何使用Hadoop MapReduce实现CR功能。在实际的系统中，你还需要根据具体的需求进行更详细的设计和开发。

希望这个示例能够帮助你理解如何基于Hadoop实现CR功能的信息系统。如果你需要更多的帮助，请提供更具体的需求，我会尽力提供更详细的指导。