<add key="Job.ExecuteTime.CreateHGBPLT" value="*/60 * * * * ? *"/>

这是一个 Quartz.NET的定时任务配置，表示每隔60秒执行一次名为"CreateHGBPLT"的任务。具体含义如下：

- */60：表示每隔60秒执行一次
- *：表示每分钟都执行
- ?：表示不指定具体的日期
- *：表示每月都执行
- *：表示每周都执行
- ?：表示不指定具体的星期
- *：表示每年都执行

相关问题

mapduce java编写实现统计各性别的人数及他们的姓名—>(key:性别;value:count:xx,names:x1,x2,

好的，下面为您提供使用 Java 实现 MapReduce 统计各性别的人数及他们的姓名的代码。

首先，我们需要定义 Map 函数和 Reduce 函数的类，并实现它们的 map() 和 reduce() 方法。

Map 函数的实现如下所示：

public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, Text, TextArrayWritable> {
    private final static Text one = new Text("1");

    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String[] fields = value.toString().split(",");
        String gender = fields[1].trim();
        String name = fields[0].trim();

        TextArrayWritable data = new TextArrayWritable(new String[]{one.toString(), name});
        context.write(new Text(gender), data);
    }
}

Reduce 函数的实现如下所示：

public static class Reduce extends Reducer<Text, TextArrayWritable, Text, TextArrayWritable> {
    public void reduce(Text key, Iterable<TextArrayWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int count = 0;
        List<String> names = new ArrayList<String>();

        for (TextArrayWritable val : values) {
            String[] fields = val.toStrings();
            count += Integer.parseInt(fields[0]);
            names.add(fields[1]);
        }

        TextArrayWritable result = new TextArrayWritable(new String[]{
                Integer.toString(count),
                StringUtils.join(names, ",")
        });

        context.write(key, result);
    }
}

在 Map 函数中，我们首先从输入数据中提取出性别和姓名两个字段，然后将姓名和计数器 1 组成一个 TextArrayWritable 对象，并将性别作为键，TextArrayWritable 对象作为值输出。

在 Reduce 函数中，我们遍历每个键对应的所有值，将计数器累加起来，并将姓名记录到一个列表中。最后，我们将累加的计数和姓名列表一起输出。

最后，我们还需要编写一个主程序来启动 MapReduce 作业，并设置输入和输出路径。主程序的实现如下所示：

public static void main(String[] args) throws Exception {
    Configuration conf = new Configuration();
    Job job = Job.getInstance(conf, "gender count");

    job.setJarByClass(GenderCount.class);
    job.setMapperClass(Map.class);
    job.setReducerClass(Reduce.class);

    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(TextArrayWritable.class);

    job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
    job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);

    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

    job.waitForCompletion(true);
}

在主程序中，我们首先创建一个 Job 对象，并将 Map 函数和 Reduce 函数的类设置为该 Job 对象的 Mapper 和 Reducer。然后，我们还需要设置输入和输出的数据格式、输入和输出的路径等信息。最后，我们启动 MapReduce 作业并等待其完成。

以上就是使用 Java 实现 MapReduce 统计各性别的人数及他们的姓名的全部代码。希望对您有所帮助！

根据提供的数据集，编写实现计算每门成绩的最高分、最低分、平均分—>(key:课程名称；value:max: xx, min: xx, avg: xx)的MapReduce java程序，导出jar包上传到集群运行（10分）

下面是实现计算每门成绩的最高分、最低分、平均分的 MapReduce 程序的代码：

import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.DoubleWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

public class ScoreStatistics {

    public static class ScoreMapper extends Mapper<Object, Text, Text, DoubleWritable> {

        private Text course = new Text();
        private DoubleWritable score = new DoubleWritable();

        public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            String[] fields = value.toString().split(",");
            course.set(fields[1]);
            score.set(Double.parseDouble(fields[2]));
            context.write(course, score);
        }
    }

    public static class ScoreReducer extends Reducer<Text, DoubleWritable, Text, Text> {

        public void reduce(Text key, Iterable<DoubleWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            List<Double> scoreList = new ArrayList<Double>();
            double maxScore = Double.MIN_VALUE;
            double minScore = Double.MAX_VALUE;
            double sumScore = 0;
            int count = 0;
            for (DoubleWritable score : values) {
                double s = score.get();
                scoreList.add(s);
                if (s > maxScore) {
                    maxScore = s;
                }
                if (s < minScore) {
                    minScore = s;
                }
                sumScore += s;
                count++;
            }
            double avgScore = sumScore / count;
            String result = "max: " + maxScore + ", min: " + minScore + ", avg: " + avgScore;
            context.write(key, new Text(result));
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "Score Statistics");
        job.setJarByClass(ScoreStatistics.class);
        job.setMapperClass(ScoreMapper.class);
        job.setReducerClass(ScoreReducer.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);
    }
}

这个程序包含了一个 Mapper 和一个 Reducer，Mapper 将每条记录中的课程名称和分数提取出来，作为输出的键值对的键和值；Reducer 则对每门课程的所有分数进行处理，计算最高分、最低分和平均分，并输出结果。

程序的运行需要两个参数，第一个参数是输入数据所在的路径，第二个参数是输出结果所在的路径。可以使用以下命令将程序打成 jar 包并上传到集群运行：

$ javac -classpath $(hadoop classpath) -d ScoreStatistics ScoreStatistics.java
$ jar -cvf ScoreStatistics.jar -C ScoreStatistics/ .
$ hadoop jar ScoreStatistics.jar ScoreStatistics /input /output

其中，`/input` 是输入数据所在的路径，`/output` 是输出结果所在的路径。