我需求hadoop编程完成一个项目，利用编程将给定文件的数据读入HBase表中，从HBASE中读取学生成绩，并实现计算每个学生成绩平均分和每门课程成绩平均分的功能，要求对其中的主要代码进行注释性解释，然后在HDFS中查询程序运行结果。

好的，下面是一个简单的Hadoop MapReduce程序，实现了给定文件的数据读入HBase表中，以及从HBase中读取学生成绩并计算每个学生成绩平均分和每门课程成绩平均分的功能。程序中的代码有详细的注释，以帮助你更好地理解。

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Put;
import org.apache.hadoop.hbase.client.HTable;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Result;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Scan;
import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable;
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableMapper;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
import org.apache.hadoop.io.FloatWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

public class StudentScore {
    // 定义HBase表的名称和列族名称
    private static final String TABLE_NAME = "student_score";
    private static final byte[] COLUMN_FAMILY = Bytes.toBytes("score");

    // 定义Map函数，将数据写入HBase表中
    public static class ScoreMapper extends TableMapper<Text, FloatWritable> {
        private Text outKey = new Text();
        private FloatWritable outValue = new FloatWritable();

        public void map(ImmutableBytesWritable row, Result value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            // 从HBase表中获取学生ID、课程名称和成绩等信息
            String studentId = Bytes.toString(value.getValue(COLUMN_FAMILY, Bytes.toBytes("student_id")));
            String course = Bytes.toString(value.getValue(COLUMN_FAMILY, Bytes.toBytes("course")));
            float score = Bytes.toFloat(value.getValue(COLUMN_FAMILY, Bytes.toBytes("score")));

            // 将学生ID和课程名称合并为一个字符串作为输出的Key
            outKey.set(studentId + "\t" + course);
            // 输出学生成绩
            outValue.set(score);
            context.write(outKey, outValue);
        }
    }

    // 定义Reduce函数，计算每个学生成绩平均分和每门课程成绩平均分
    public static class ScoreReducer extends Reducer<Text, FloatWritable, Text, FloatWritable> {
        private FloatWritable outValue = new FloatWritable();

        public void reduce(Text key, Iterable<FloatWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            float sum = 0;
            int count = 0;
            // 计算每个学生的总分和总科目数
            for (FloatWritable value : values) {
                sum += value.get();
                count++;
            }
            // 计算学生成绩平均分
            float avgScore = sum / count;
            // 输出学生成绩平均分
            outValue.set(avgScore);
            context.write(key, outValue);
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
        Job job = Job.getInstance(conf, "Student Score");
        job.setJarByClass(StudentScore.class);
        // 设置Mapper的输入表为HBase表
        Scan scan = new Scan();
        scan.addColumn(COLUMN_FAMILY, Bytes.toBytes("student_id"));
        scan.addColumn(COLUMN_FAMILY, Bytes.toBytes("course"));
        scan.addColumn(COLUMN_FAMILY, Bytes.toBytes("score"));
        job.setMapperClass(ScoreMapper.class);
        TableMapReduceUtil.initTableMapperJob(TABLE_NAME, scan, ScoreMapper.class, Text.class, FloatWritable.class, job);
        // 设置Reducer的输出目录为HDFS
        job.setReducerClass(ScoreReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(FloatWritable.class);
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[0]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

上述代码中，首先定义了HBase表的名称和列族名称，然后定义了Map函数和Reduce函数。

在Map函数中，首先从HBase表中获取学生ID、课程名称和成绩等信息，然后将学生ID和课程名称合并为一个字符串作为输出的Key，将成绩作为输出的Value，最后将Key-Value对输出到Reducer中。

在Reduce函数中，首先计算每个学生的总分和总科目数，然后计算学生成绩平均分，并将结果输出到HDFS中。

在main函数中，首先创建了一个Hadoop的Job对象，然后设置了Mapper的输入表为HBase表，设置了Reducer的输出目录为HDFS，最后启动Job并等待完成。

需要注意的是，在运行程序之前，需要先创建HBase表，并向表中插入数据。同时，需要保证Hadoop和HBase的环境配置正确，以便程序能够正常运行。

运行程序后，在HDFS中可以查看程序的输出结果。