hadoop读取HDFS中文件number.txt中的内容,计算其中所有数字的和以及平均值,将结果写入的文件result.txt中。 number.txt中内容如下: 10 20 30 40 50
时间: 2024-11-09 07:21:10 浏览: 8
hadoophdfs写入文件原理详解共2页.pdf.zip
Hadoop可以使用Hadoop Streaming或者MapReduce API来处理这种情况,这里我们简要讲解一下如何使用Hadoop Streaming,它允许用户通过管道传递命令行程序到Hadoop MapReduce框架。
首先,你需要准备两个脚本,一个是mapper.py,另一个是reducer.py。Mapper脚本会负责读取每一行并解析出数字,Reducer脚本则会对数字求和并计算平均值。
**Mapper.py(假设在Python环境下):**
```python
#!/usr/bin/python
import sys
for line in sys.stdin:
# 去除换行符,并分割字符串得到数字列表
numbers = [int(num) for num in line.strip().split()]
# 将每个数字作为键发送到Reducer
for num in numbers:
print("%s %d" % (num, 1)) # 使用数字本身作为键,值设为1表示计数
```
**Reducer.py:**
```python
#!/usr/bin/python
import sys
# 初始化总和和计数
total = 0
count = 0
# 接收键值对,累加总和并更新计数
for line in sys.stdin:
key, value = line.strip().split()
total += int(key)
count += int(value)
# 计算平均值
average = total / count if count > 0 else None
# 输出结果
print("Average: %.2f" % average if average is not None else "No data")
```
你可以使用`hadoop fs -put number.txt input`将`number.txt`上传到HDFS目录input,然后运行Hadoop Job:
```bash
hadoop jar hadoop-streaming.jar \
-mapper mapper.py \
-reducer reducer.py \
-input input \
-output output \
-file mapper.py \
-file reducer.py
```
这会将结果写入到指定的output目录下的result.txt文件中。注意,如果没有安装Hadoop,需要将其替换为实际的Hadoop分布式文件系统操作。
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