一、利用imdb电影数据文件，使用mapreduce算法，完成下列任务： 1）找出平均评分最高的十部电影id； 2）打印上题中的电影名称，并显示其类别标签；

好的，我会尽力回答你的问题。

首先，针对任务一，可以使用如下MapReduce过程：

**Mapper阶段：**

1. 读取IMDB电影数据文件，提取出每个电影的ID和评分（rating）信息，作为键值对。
2. 将键值对中的电影ID作为Mapper的输出键，评分信息作为Mapper的输出值。

**Reducer阶段：**

1. 对于每个Mapper输出的键值对，Reducer将其按照键（电影ID）进行聚合，计算每个电影的总评分和评分人数。
2. 最后，Reducer根据每个电影的总评分和评分人数，计算出每个电影的平均评分，并将其作为输出值。

具体实现可以参考以下伪代码：

# Mapper阶段
def mapper(movie_data):
    movie_id, rating = movie_data.split('\t')
    yield movie_id, float(rating)

# Reducer阶段
def reducer(movie_id, ratings):
    total_rating, count = 0, 0
    for rating in ratings:
        total_rating += rating
        count += 1
    avg_rating = total_rating / count
    yield avg_rating, movie_id

然后，针对任务二，可以在Reducer阶段中，使用IMDB电影数据文件中的电影名称和类别标签信息，将它们与电影ID一起输出。具体实现可以参考以下伪代码：

# Mapper阶段
def mapper(movie_data):
    movie_id, rating, _, _, _, _, _, _, _, _, _, genres = movie_data.split('\t')
    yield movie_id, (float(rating), genres)

# Reducer阶段
def reducer(movie_id, ratings_genres):
    total_rating, count, genres = 0, 0, ""
    for rating, movie_genres in ratings_genres:
        total_rating += rating
        count += 1
        genres = movie_genres
    avg_rating = total_rating / count
    yield avg_rating, (movie_id, genres)

最后，将Reducer输出的结果按照平均评分进行排序，取前十个即为任务一的结果；将前十个电影的ID、类别标签和名称信息输出，即为任务二的结果。

希望我的回答能够帮助到你。