解释代码import java.io.IOException; import java.util.Arrays; import org.apache.hadoop.hbase.client.Mutation; import org.apache.hadoop.hbase.client.Put; import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable; import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableReducer; import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; public class mypreduce extends TableReducer<Text, Text, ImmutableBytesWritable> { @Override protected void reduce(Text k3, Iterable<Text> v3, Reducer<Text, Text, ImmutableBytesWritable, Mutation>.Context context) throws IOException, InterruptedException { int avg=0; for(Text i:v3){ System.out.println(k3.toString()+","+i.toString()); int sum=0; int count=0; String[] scores=i.toString().split(" "); System.out.println(Arrays.toString(scores)); //逐个将每个学生的成绩分数相加 for(String score:scores){ sum=sum+Integer.parseInt(score); count++; //System.out.println("reduce52"); } System.out.println(sum); //计算每个学生的平均分数 avg=sum/count; System.out.println(avg); } //将计算出的每个学生的平均分数添加到HBase表格中 Put put=new Put(Bytes.toBytes(k3.toString())); put.addColumn(Bytes.toBytes("avg"),null,Bytes.toBytes(String.valueOf(avg))); context.write(new ImmutableBytesWritable(Bytes.toBytes(k3.toString())), put); } }

这是一个 Hadoop MapReduce 的 Reduce 阶段的代码，用于将一个学生的多次考试成绩求平均分并写入 HBase 表格中。具体来说，这段代码继承自 HBase 的 TableReducer 类，输入的键值对类型为 Text 和 Text，输出的键值对类型为 ImmutableBytesWritable 和 Mutation。在 reduce() 方法中，首先遍历每个学生的成绩列表，将每个学生的成绩相加并计算平均分，然后将计算出的平均分作为值写入 HBase 表格中。其中，Put 对象表示一行数据，包含了行键、列族、列名和列值等信息。ImmutableBytesWritable 类表示 HBase 表格中的行键，Mutation 是一个抽象类，其子类 Put 表示要写入一行数据。

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解释代码import java.io.IOException; import java.util.Arrays; import org.apache.hadoop.hbase.client.Mutation; import org.apache.hadoop.hbase.client.Put; import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable; import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableReducer; import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; public class CourceReduce extends TableReducer<Text, Text, ImmutableBytesWritable> { @Override protected void reduce(Text k3, Iterable<Text> v3, Reducer<Text, Text, ImmutableBytesWritable, Mutation>.Context context) throws IOException, InterruptedException { int avg=0,avgp=0,avgj=0,avgl=0; int sumc=0;int sump=0;int sumj=0;int suml=0; int sum=0; int count=0; for(Text i:v3){ //获取学生成绩，并将其用空格分割 String[] scores=i.toString().split(" "); //遍历各科目的成绩，计算各科目总分 for(String sc:scores){ sum = sum + Integer.parseInt(sc); count++; } avg=sum/count; } //将平均分信息封装到Put类型数据中，并输出到HBase表中 Put put=new Put(Bytes.toBytes(k3.toString())); put.addColumn(Bytes.toBytes("avg"),null,Bytes.toBytes(String.valueOf(avg))); context.write(new ImmutableBytesWritable(Bytes.toBytes(k3.toString())), put); } }

这段代码实现了Hadoop MapReduce中的Reducer函数，用于计算学生各科目的平均分，并将结果存储到HBase表中。

具体来说，该Reducer函数继承了HBase的TableReducer类，并重写了其中的reduce函数。reduce函数的参数包括key-value对和context对象，其中key表示学生姓名，value表示学生各科目的成绩，context用于输出结果到HBase表中。

在reduce函数中，首先定义了4个变量avg、avgp、avgj、avgl，分别表示语文、数学、英语、理综四科目的平均分。接着定义了4个变量sumc、sump、sumj、suml，分别表示各科目的总分。然后定义了sum、count两个变量，分别表示所有科目的总分和科目数。

接下来遍历value，即学生各科目的成绩，将其用空格分割，然后计算各科目总分，并累加到对应的变量中。同时，还需要累加count变量，用于计算平均分。最后，将平均分信息封装到Put类型数据中，并输出到HBase表中。

需要注意的是，该Reducer函数的输入是<Text, Text>类型，表示学生姓名和各科目的成绩，输出是<ImmutableBytesWritable, Mutation>类型，表示学生姓名和平均分信息。

使用hbase Java api完成以下操作： 1.建表userfollower 2.用户Mary有一个粉丝Alice，Alice关注列表中也存在Mary 3.用户Jack有两个粉丝Bob和Ben 4.Jack还关注了Mary 5.查看Jack被哪些人关注，Jack关注了谁 6.Bob取关了Jack 7.扫描全表数据 导入以下包完成import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.hbase.;import org.apache.hadoop.hbase.client.;import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;import java.io.IOException;使用Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(tableName));创建表

代码如下：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.TableName;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Admin;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection;
import org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Delete;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Get;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Put;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Result;
import org.apache.hadoop.hbase.client.ResultScanner;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Scan;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
import java.io.IOException;

public class HBaseExample {
    private static Configuration conf = null;
    private static Connection connection = null;

    static {
        conf = HBaseConfiguration.create();
        try {
            connection = ConnectionFactory.createConnection(conf);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        String tableName = "userfollower";
        createTable(tableName);

        addUserFollower("Mary", "Alice");
        addUserFollower("Jack", "Bob");
        addUserFollower("Jack", "Ben");
        addUserFollower("Jack", "Mary");

        System.out.println("Jack is followed by: " + getFollowers("Jack"));
        System.out.println("Jack follows: " + getFollowed("Jack"));

        removeUserFollower("Bob", "Jack");

        scanTable(tableName);
    }

    private static void createTable(String tableName) throws IOException {
        Admin admin = connection.getAdmin();
        TableName table = TableName.valueOf(tableName);
        if (!admin.tableExists(table)) {
            TableDescriptorBuilder tableDescriptorBuilder = TableDescriptorBuilder.newBuilder(table);
            ColumnFamilyDescriptor columnFamilyDescriptor = ColumnFamilyDescriptorBuilder.newBuilder(Bytes.toBytes("cf")).build();
            tableDescriptorBuilder.setColumnFamily(columnFamilyDescriptor);
            admin.createTable(tableDescriptorBuilder.build());
        }
    }

    private static void addUserFollower(String user, String follower) throws IOException {
        Table table = connection.getTable(TableName.valueOf("userfollower"));
        Put put = new Put(Bytes.toBytes(user));
        put.addColumn(Bytes.toBytes("cf"), Bytes.toBytes("follower"), Bytes.toBytes(follower));
        table.put(put);
        table.close();
    }

    private static void removeUserFollower(String user, String follower) throws IOException {
        Table table = connection.getTable(TableName.valueOf("userfollower"));
        Delete delete = new Delete(Bytes.toBytes(user));
        delete.addColumn(Bytes.toBytes("cf"), Bytes.toBytes("follower"), Bytes.toBytes(follower));
        table.delete(delete);
        table.close();
    }

    private static String getFollowers(String user) throws IOException {
        Table table = connection.getTable(TableName.valueOf("userfollower"));
        Get get = new Get(Bytes.toBytes(user));
        Result result = table.get(get);
        byte[] value = result.getValue(Bytes.toBytes("cf"), Bytes.toBytes("follower"));
        table.close();
        return Bytes.toString(value);
    }

    private static String getFollowed(String user) throws IOException {
        Table table = connection.getTable(TableName.valueOf("userfollower"));
        Scan scan = new Scan();
        scan.addColumn(Bytes.toBytes("cf"), Bytes.toBytes("follower"));
        ResultScanner resultScanner = table.getScanner(scan);
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        for (Result result : resultScanner) {
            byte[] row = result.getRow();
            byte[] value = result.getValue(Bytes.toBytes("cf"), Bytes.toBytes("follower"));
            String follower = Bytes.toString(value);
            if (follower.equals(user)) {
                sb.append(Bytes.toString(row)).append(" ");
            }
        }
        resultScanner.close();
        table.close();
        return sb.toString();
    }

    private static void scanTable(String tableName) throws IOException {
        Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(tableName));
        Scan scan = new Scan();
        ResultScanner resultScanner = table.getScanner(scan);
        for (Result result : resultScanner) {
            byte[] row = result.getRow();
            byte[] value = result.getValue(Bytes.toBytes("cf"), Bytes.toBytes("follower"));
            System.out.println(Bytes.toString(row) + " follows " + Bytes.toString(value));
        }
        resultScanner.close();
        table.close();
    }
}

需要注意的是，程序运行前需要先启动 HBase 的服务。