MapReduce实战：计算学生平均成绩与关联操作

在这个MapReduce编程实战文档中，重点探讨了如何利用MapReduce技术来计算学生平均成绩。平均成绩的实例旨在通过一个实际问题，让学生熟悉MapReduce模型的基本应用，它是自经典WordCount例子的扩展。 3.1 实例描述 该实例的核心任务是对输入文件中的学生成绩数据进行处理，每个文件（如"math", "china", "english"等）存储了一名学生各科的成绩。例如，对于数学成绩文件，每行包含学生姓名和对应的分数。目标是输出每个学生的平均成绩，格式为姓名与平均分隔开。示例输入和输出如下： 输入： 1. 张三 88 李四 99 王五 66 赵六 77 2. 张三 78 李四 89 王五 96 赵六 67 3. 张三 80 李四 82 王五 84 赵六 86 输出： 张三 82 李四 90 王五 82 赵六 76 3.2 设计思路 平均成绩的计算过程遵循MapReduce的典型设计思路，分为Map阶段和Reduce阶段： 1. **Map阶段**：首先，Mapper读取和解析输入文件，将每个学生的姓名和成绩作为键值对(key, value)。在这个例子中，键是学生的姓名，值是一个包含多门学科成绩的列表。Mapper会遍历这些键值对，对每一条记录执行map操作，将学生的姓名和成绩拆分开，然后计算每个学生的总成绩。 2. **Shuffle阶段**：Map阶段完成后，数据会按照键进行排序并发送到不同的Reducer。由于所有相同姓名的学生数据会被归并到一起，Shuffle阶段确保了具有相同键（姓名）的数据被聚集在一起。 3. **Reduce阶段**：Reducer接收到来自所有Mapper的键及其对应的值列表（即各个学科成绩），然后计算每个学生的总成绩并除以学科数量，得到平均成绩。Reducer执行reduce操作，对所有相同键的值进行汇总并输出结果。 4. **Output阶段**：最后，Reducer将计算出的平均成绩以指定格式输出，即姓名和平均分。 通过这个实例，学习者能够掌握如何在MapReduce框架下实现简单的聚合计算，理解数据在Map和Reduce之间的流动，以及如何在分布式环境中高效处理大量数据。这有助于提升对Hadoop MapReduce模型的理解和运用能力。