java编写话费统计的MR程序，计算每个电话号码的总流量，包括上行流量，下行流量

要编写一个话费统计的MR程序，需要经过以下步骤：

1. 数据预处理：将原始话单数据进行清洗和格式化，以便于后续的处理。

2. Map阶段：将清洗后的数据进行分割，按照电话号码作为Key，将上行流量和下行流量分别作为Value输出。

3. Reduce阶段：将Map阶段输出的数据按照电话号码进行汇总，计算每个电话号码的总流量，并将结果输出。

下面是一个可能的Java代码实现：

public class CallRecordMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, DoubleWritable> {

    @Override
    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // 将原始话单数据按照指定分隔符进行分割
        String[] fields = value.toString().split(",");
        
        // 获取电话号码和上下行流量
        String phoneNumber = fields[0];
        double upFlow = Double.parseDouble(fields[1]);
        double downFlow = Double.parseDouble(fields[2]);
        
        // 将电话号码作为Key，上下行流量之和作为Value输出
        context.write(new Text(phoneNumber), new DoubleWritable(upFlow + downFlow));
    }
}

public class CallRecordReducer extends Reducer<Text, DoubleWritable, Text, DoubleWritable> {

    @Override
    public void reduce(Text key, Iterable<DoubleWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // 计算每个电话号码的总流量
        double totalFlow = 0;
        for (DoubleWritable value : values) {
            totalFlow += value.get();
        }
        
        // 将电话号码和总流量输出
        context.write(key, new DoubleWritable(totalFlow));
    }
}

public class CallRecordAnalysis {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建Job对象
        Job job = Job.getInstance(new Configuration(), "CallRecordAnalysis");
        job.setJarByClass(CallRecordAnalysis.class);
        
        // 设置Mapper和Reducer类
        job.setMapperClass(CallRecordMapper.class);
        job.setReducerClass(CallRecordReducer.class);
        
        // 设置Mapper输出的Key和Value类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(DoubleWritable.class);
        
        // 设置Reducer输出的Key和Value类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(DoubleWritable.class);
        
        // 设置输入和输出路径
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        
        // 提交job并等待完成
        boolean result = job.waitForCompletion(true);
        
        System.exit(result ? 0 : 1);
    }
}

在以上代码中，CallRecordMapper类用于将原始话单数据进行分割和输出，CallRecordReducer类用于将Mapper输出的数据进行汇总和输出，而CallRecordAnalysis类则是程序的入口点，用于设置Job的各种参数并提交执行。