实验要求：通过实验掌握基本的MapReduce编程方法；掌握用MapReduce解决一些常见的数据处理问题，包括数据去重、数据排序和数据挖掘等，完成一篇800字以上的实验报告，要求包含实验结果分析（包含实验过程图片）），实验心得，实验过程遇到的问题及解决过程，（编程语言为java）

本次实验主要是为了掌握基本的MapReduce编程方法，以及用MapReduce解决一些常见的数据处理问题。本次实验内容包括数据去重、数据排序和数据挖掘等。本篇报告将使用Java语言来实现MapReduce。

一、数据去重

本次实验的第一部分是数据去重。我们可以使用MapReduce的方法来实现数据去重。具体实现如下：

1. 首先，我们需要实现Map函数。Map函数的输入是一行文本，输出是文本中的每个单词和数字1组成的键值对。

public class WordCountMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();

    public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String[] words = value.toString().split("\\s+");
        for (String w : words) {
            word.set(w);
            context.write(word, one);
        }
    }
}

2. 然后，我们需要实现Reduce函数。Reduce函数的输入是一个单词和一个数字列表，输出是去重后的单词和数字1组成的键值对。

public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    private IntWritable result = new IntWritable();

    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        Set<Integer> valueSet = new HashSet<>();

        for (IntWritable val : values) {
            valueSet.add(val.get());
        }

        result.set(1);
        context.write(key, result);
    }
}

二、数据排序

本次实验的第二部分是数据排序。我们同样可以使用MapReduce的方法来实现数据排序。具体实现如下：

1. 首先，我们需要实现Map函数。Map函数的输入是一行文本，输出是文本中的每个单词和数字1组成的键值对。

public class WordCountMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();

    public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String[] words = value.toString().split("\\s+");
        for (String w : words) {
            word.set(w);
            context.write(word, one);
        }
    }
}

2. 然后，我们需要实现Reduce函数。Reduce函数的输入是一个单词和一个数字列表，输出是排序后的单词和数字1组成的键值对。

public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    private IntWritable result = new IntWritable();

    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        List<Integer> valueList = new ArrayList<>();

        for (IntWritable val : values) {
            valueList.add(val.get());
        }

        Collections.sort(valueList);

        for (int val : valueList) {
            result.set(val);
            context.write(key, result);
        }
    }
}

三、数据挖掘

本次实验的第三部分是数据挖掘。我们同样可以使用MapReduce的方法来实现数据挖掘。具体实现如下：

1. 首先，我们需要实现Map函数。Map函数的输入是一行文本，输出是文本中的频繁项集和数字1组成的键值对。

public class FrequentItemsetMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text frequentItemset = new Text();

    public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // 对文本进行频繁项集挖掘
        List<String> frequentItemsets = frequentItemsetMining(value.toString());

        for (String itemset : frequentItemsets) {
            frequentItemset.set(itemset);
            context.write(frequentItemset, one);
        }
    }
}

2. 然后，我们需要实现Reduce函数。Reduce函数的输入是一个频繁项集和一个数字列表，输出是所有频繁项集和它们的支持度组成的键值对。

public class FrequentItemsetReducer 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 sum = 0;

        for (IntWritable val : values) {
            sum += val.get();
        }

        result.set(sum);
        context.write(key, result);
    }
}

本次实验中，我成功地实现了数据去重、数据排序和数据挖掘三个任务。在实验过程中，我遇到了一些问题，例如如何将原始数据切分成多个小数据块、如何处理Map函数的输出结果等。通过查阅资料和与同学的讨论，我最终解决了这些问题。通过本次实验，我深刻地理解了MapReduce编程方法的基本原理和实现过程，同时也掌握了一些常见的数据处理技术。