idea使用MapReduce求各年销售总额

首先，需要明确数据来源和数据结构。假设数据来源是一个包含每个销售记录的数据库表，每条记录包含以下字段：销售日期（year-month-day）、销售金额（revenue）等。

然后，需要使用MapReduce来进行数据处理。具体步骤如下：

1. Map阶段：将每条销售记录映射为一个键值对，其中键为销售日期的年份，值为销售金额。

2. Shuffle阶段：将Map阶段输出的键值对按照键进行分组。

3. Reduce阶段：对于每个年份，将该年份的所有销售金额进行汇总，得到该年份的销售总额。

在代码实现上，可以使用Java或者Hadoop Streaming等方式来编写MapReduce程序。简化版的代码如下：

Map阶段：

public class SalesMapper extends Mapper<Object, Text, Text, DoubleWritable> {
    private Text year = new Text();
    private DoubleWritable revenue = new DoubleWritable();

    public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String[] sales = value.toString().split(",");
        String[] date = sales[0].split("-");
        year.set(date[0]);
        revenue.set(Double.parseDouble(sales[1]));
        context.write(year, revenue);
    }
}

Reduce阶段：

public class SalesReducer extends Reducer<Text, DoubleWritable, Text, DoubleWritable> {
    private DoubleWritable totalRevenue = new DoubleWritable();

    public void reduce(Text key, Iterable<DoubleWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        double sum = 0;
        for (DoubleWritable value : values) {
            sum += value.get();
        }
        totalRevenue.set(sum);
        context.write(key, totalRevenue);
    }
}

在驱动程序中，需要设置MapReduce的输入输出路径和类，以及其他配置参数。具体代码如下：

public class SalesTotal {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "sales total");
        job.setJarByClass(SalesTotal.class);
        job.setMapperClass(SalesMapper.class);
        job.setReducerClass(SalesReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(DoubleWritable.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

最后，在Hadoop集群中运行该程序即可得到各年销售总额的结果。