帮我写一个MapReduce的电影分析代码

好的，这里提供一个Python实现的MapReduce的电影分析代码示例，包括电影的平均评分和热门电影排行榜。代码使用了mrjob库来实现MapReduce作业。

from mrjob.job import MRJob
from mrjob.step import MRStep

class MovieRatingsAnalysis(MRJob):

    def configure_args(self):
        super(MovieRatingsAnalysis, self).configure_args()
        self.add_file_arg('--items', help='Path to u.item')

    def steps(self):
        return [
            MRStep(mapper=self.mapper_get_ratings,
                   reducer=self.reducer_count_ratings),
            MRStep(mapper=self.mapper_make_counts_key,
                   reducer=self.reducer_output_counts),
            MRStep(mapper=self.mapper_get_movie_names,
                   reducer=self.reducer_join_ratings_movies)
        ]

    def mapper_get_ratings(self, _, line):
        # 从输入数据中提取电影ID和平均评分
        (user_id, movie_id, rating, timestamp) = line.split('\t')
        yield movie_id, float(rating)

    def reducer_count_ratings(self, key, values):
        # 对每个电影ID计算平均评分
        ratings = list(values)
        yield key, sum(ratings) / len(ratings)

    def mapper_make_counts_key(self, key, value):
        # 创建“平均评分”为键的键值对，以便进行排序
        yield "{:.2f}".format(value), key

    def reducer_output_counts(self, count, movies):
        # 按照平均评分倒序排列电影列表
        for movie in movies:
            yield movie, count

    def mapper_get_movie_names(self, key, value):
        # 从u.item文件中获取电影名字
        with open("u.item") as f:
            for line in f:
                fields = line.split('|')
                if fields[0] == key:
                    yield key, (fields[1], value)

    def reducer_join_ratings_movies(self, key, values):
        # 将电影名字和平均评分合并到一起
        yield key, list(values)[0]

if __name__ == '__main__':
    MovieRatingsAnalysis.run()

这个MapReduce作业包括三个步骤：

1. mapper_get_ratings和reducer_count_ratings：从输入数据中提取电影ID和评分，计算每个电影的平均评分。

2. mapper_make_counts_key和reducer_output_counts：将每个电影的平均评分作为键，电影ID作为值，创建一个新的键值对，然后按照平均评分倒序排列电影列表。

3. mapper_get_movie_names和reducer_join_ratings_movies：从u.item文件中获取电影名字，将电影名字和平均评分合并到一起输出。

注意，在这个示例代码中，需要使用--items参数指定u.item文件的路径，这个文件包含了电影ID和电影名字的对应关系。因此，需要将这个文件作为MapReduce作业的附加文件进行传递。在命令行中执行时，可以使用以下命令：

python movie_ratings_analysis.py u.data --items u.item

这个MapReduce作业将输出每个电影的平均评分和热门电影排行榜。