Reducer求最大值

Reducer求最大值的过程是通过遍历Reducer阶段接收到的所有键值对数据，在每个键值对中找出最大值，并将结果输出。根据提供的代码示例，Reducer类中的reduce方法实现了这一过程。在reduce方法中，使用一个StuBean对象sb来存储最大值和最小值。遍历接收到的值列表，对每个值进行比较，更新sb对象中的最大值和最小值。最后，使用context.write方法将键和更新后的sb对象输出。

相关问题

Hive reducer

Hive中的Reducer是用来对Map任务的输出进行汇总和处理的。根据引用中提到的Hive自己确定Reducer个数的方法，Hive会根据两个参数来确定Reducer个数，即hive.exec.reducers.bytes.per.reducer和hive.exec.reducers.max。其中，hive.exec.reducers.bytes.per.reducer参数表示每个Reducer任务处理的数据量，默认为1GB。而hive.exec.reducers.max参数表示每个任务最大的Reducer数，默认为999。根据这两个参数，Hive会计算出Reducer的个数。具体计算公式为N=min(参数2，总输入数据量/参数1)。如果Reducer的输入数据总大小不超过1GB，那么只会有一个Reducer任务。如果数据量较大，可以通过调整这两个参数的值来调整Reducer个数。引用中提到的调整reduce个数方法一是调整hive.exec.reducers.bytes.per.reducer参数的值，可以通过执行命令"set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=500000000;"来设置每个Reducer处理的数据量。引用中提到的调整reduce个数方法二是设置mapred.reduce.tasks参数的值，可以通过执行命令"set mapred.reduce.tasks = 15;"来设置Reducer的个数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

mapreduce怎么使用combiner对多个文本，文本中每一行都是一个数字，对这些文本数据进行求最大值最小值总和

MapReduce是一种分布式计算框架，它可以将大规模数据分成小块，分布式地进行处理，并将结果合并起来。而combiner是MapReduce中的一种优化技术，它可以在Map阶段输出数据之前对其进行中间合并，减少Map输出数据量，从而提高整体的性能。

针对你的问题，可以按照以下步骤使用MapReduce和Combiner来求最大值、最小值和总和：

1. Map阶段：读取每个文本文件，并将每行数字转化为一个键值对，其中键为固定的字符串（如"max"、"min"、"sum"），值为当前行的数字。
2. Combiner阶段：对每个键进行中间合并，例如对于"max"键，找出所有值中的最大值；对于"min"键，找出所有值中的最小值；对于"sum"键，计算所有值的总和。
3. Reduce阶段：对每个键的最终结果进行汇总，输出到最终结果文件中。

以下是一个Java实现的示例代码：

public class MaxMinSum {

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

    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
      String line = value.toString();
      int number = Integer.parseInt(line.trim());
      
      // 输出最大值
      context.write(new Text("max"), new IntWritable(number));
      
      // 输出最小值
      context.write(new Text("min"), new IntWritable(number));
      
      // 输出总和
      context.write(new Text("sum"), new IntWritable(number));
    }
  }

  public static class Reduce extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
      int result = 0;
      if (key.toString().equals("max")) {
        result = Integer.MIN_VALUE;
        for (IntWritable val : values) {
          result = Math.max(result, val.get());
        }
      } else if (key.toString().equals("min")) {
        result = Integer.MAX_VALUE;
        for (IntWritable val : values) {
          result = Math.min(result, val.get());
        }
      } else if (key.toString().equals("sum")) {
        for (IntWritable val : values) {
          result += val.get();
        }
      }
      context.write(key, new IntWritable(result));
    }
  }

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    Configuration conf = new Configuration();
    Job job = Job.getInstance(conf, "maxminsum");
    job.setJarByClass(MaxMinSum.class);
    job.setMapperClass(Map.class);
    job.setCombinerClass(Reduce.class);
    job.setReducerClass(Reduce.class);
    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
  }
}

在运行以上代码时，需要在命令行中指定输入文件和输出文件的路径。例如：

$ hadoop jar MaxMinSum.jar input output

其中，input为包含数字的文本文件路径，output为输出结果的文件夹路径。