问题描述: 在输入文件中,有多个,其中每个输入文件代表一个学生的各科成绩,其中每行的数据形式为<科目,成绩>,你需要将每个文件中的每科目的成绩进行统计,然后求平均值. 输入文件格式: 这里有三个学生: 输出文件格式: 实例代码: package com.test; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import or

1.实例描述 通过一个计算学生平均成绩的例子来讲解开发MapReduce程序的流程.输入文件都是纯文本文件,输入文件中的每行内容均为一个学生的姓名和他相应的成绩,如果有多门学科,则每门学科为一个文件.输出文件每行包含学生的姓名和平均成绩.下面给出样本输入文件,以及跑MapReduce程序过后的输出文件.代码亲测可用.注意:本人的开发环境是在Ubuntu+Eclipse下跑的. 1)math 2)china 3)english 4)输出文件 2.程序代码 import java.io.IOExce

[TOC] 简单的java Hadoop MapReduce程序(计算平均成绩)从打包到提交及运行 程序源码 import java.io.IOException; import java.util.Iterator; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io

1 /*50 [程序 50 文件 IO] 2 题目:有五个学生,每个学生有 3 门课的成绩,从键盘输入以上数据(包括学生号,姓名,三门课成 3 绩),计算出平均成绩,将原有的数据和计算出的平均分数存放在磁盘文件"stud"中. 4 */ 5 6 /*分析 7 * 1.自定义类student,包括学号,姓名,科目1成绩,科目2成绩,科目3成绩,平均成绩 8 * public class 类名{ 9 *.数据类型 属性名称1: 10 *.数据类型 属性名称2: 11 * - 12 * }

1.Student类:类中有五个变量,分别是学号,姓名,三门成绩 package test3; public class Student { private int num; private String name; private double Chinese; private double English; private double math; private double avg; public Student() { } @Override public String toStrin

import java.io.BufferedWriter; import java.io.FileWriter; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.Scanner; /*有五个学生,每个学生有3门课的成绩,从键盘输入以上数据 (包括学生号,姓名,三门课成绩),计算出平均成绩,将原有的数据和计算出的平均分数存放在磁盘文件"stud"中.*/ public class Test

hive介绍 什么是hive? hive:由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计 hive是基于hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据映射为数据库的一张表,并提供类SQL查询功能.本质就是将HQL(hive sql)转化为MapReduce程序 我们使用MapReduce开发会很麻烦,但是程序员很熟悉sql,于是hive就出现了,可以让我们像写sql一样来编写MapReduce程序,会自动将我们写的sql进行转化.但底层使用的肯定还是MapReduce. hive处理

第4章-7 统计学生平均成绩与及格人数 a=eval(input()) b=list(map(int,input().split())) sum=sum(b) c=[i for i in b if i>=60] count=len(c) print('average = %.1f'%(sum/a)) print('count = %d'%(count)) 如果这里用append输入只能实现一行一行输入,不能实现同一行输入 知识点(列表的操作): """ ①实现嵌套列表的

思路: 首先从文本读入一行数据,按空格对字符串进行切割,切割后包含学生姓名和某一科的成绩,map输出key->学生姓名    value->某一个成绩 然后在reduce里面对成绩进行遍历求和,求平均数,然后输出key->学生姓名    value->平均成绩 源数据: chines.txt zhangsan 78 lisi 89 wangwu 96 zhaoliu 67 english.txt zhangsan 80 lisi 82 wangwu 84 zhaoliu 86 ma

编程萌新,因为遇到这么个SQL 查询的问题:在一张表A里有如下字段:学生姓名.学科名.学科成绩.写一条SQL 语句查出各科平均成绩并按学生姓名分组,按如下格式显示:学生姓名|语文|数学|英语.一开始遇到的时候挺懵的,有印象但是却忘了怎么写了,接下来就是查阅资料并亲自上手测试是否可行~ 第一次代码修修改改如下,此时还是在只用一张表来查询(无法实现上述目标结果,贴图只是为了说明下思考路线): select UName, (select AVG(Grades) from UserInfo where

我们平时创建普通的mapreduce项目,在遍代码当你需要导包使用一些工具类的时候, 你需要自己找到对应的架包,再导进项目里面其实这样做非常不方便,我建议我们还是用maven项目来得方便多了 话不多说了,我们就开始吧 首先你在eclipse里把你本地安装的maven导进来 选择你本地安装的maven路径 勾选中你添加进来的maven 把本地安装的maven的setting文件添加进来 接下来创建一个maven项目 可以看到一个maven项目创建成功!! 现在我们来配置pom.xml文件,把map

mapreduce的处理过程分为2个阶段,map阶段,和reduce阶段.在要求统计指定文件里的全部单词的出现次数时. map阶段把每一个关键词写到一行上以逗号进行分隔.并初始化数量为1(同样的单词hadoop中的map会自己主动放到一行中) reduce阶段是把每一个单词出现的频率统计出来又一次写回去. 如代码: package com.clq.hadoop2; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.

package org.apache.hadoop.examples; import java.util.HashMap; import java.io.IOException; import java.util.Iterator; import java.util.Map; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path

已知两张数据表,其中表一存储的是学生编号.学生姓名:表二存储的是学生编号.考试科目.考试成绩:编写mapreduce程序,汇总两张表数据为一张统一表格. 表一: A001 zhangsan A002 lisi A003 wangwu A004 zhaoliu A005 tianqi 表二: A001 math A002 math A003 math A004 math A005 math A001 english A002 english A003 english A004 english A0

基于hadoop的专利数据处理示例 MapReduce程序框架 用于计数统计的MapReduce基础程序 支持用脚本语言编写MapReduce程序的hadoop流式API 用于提升性能的Combiner   1.获取专利数据集   获取网址:http://www.nber.org/patents/ 使用数据集:cite75_99.txt和apat63_99.txt   2.构建MapReduce程序的基础模版     代码清单 典型hadoop程序模版   import java.io.IOEx

用PHP编写Hadoop的MapReduce程序     Hadoop流 虽然Hadoop是用Java写的,但是Hadoop提供了Hadoop流,Hadoop流提供一个API, 允许用户使用任何语言编写map函数和reduce函数.Hadoop流动关键是,它使用UNIX标准流作为程序与Hadoop之间的接口.因此,任何程序只要可以从标准输入流中读取数据,并且可以把数据写入标准输出流中,那么就可以通过Hadoop流使用任何语言编写MapReduce程序的map函数和reduce函数.例如:bin/

上一篇我们学习了MapReduce的原理,今天我们使用代码来加深对MapReduce原理的理解. wordcount是Hadoop入门的经典例子,我们也不能免俗,也使用这个例子作为学习Hadoop的第一个程序.本文将介绍使用java和python编写第一个MapReduce程序. 本文使用Idea2018开发工具开发第一个Hadoop程序.使用的编程语言是Java. 打开idea,新建一个工程,如下图所示: 在弹出新建工程的界面选择Java,接着选择SDK,一般默认即可,点击“Next”按钮,如

前言 上一篇我们分析了一个MapReduce在执行中的一些细节问题,这一篇分享的是MapReduce并行处理的基本过程和原理. Mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发“基于hadoop的数据分析应用”的核心框架. Mapreduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序,并发运行在一个hadoop集群上. 一.MapReduce并行处理的基本过程 首先要说明的是Hadoop2.0之前和Hadoop2.0之后的区别:  2.0之前只有M

   前言: 根据前面的几篇博客学习,现在可以进行MapReduce学习了.本篇博客首先阐述了MapReduce的概念及使用原理,其次直接从五个实验中实践学习(单词计数,二次排序,计数器,join,分布式缓存). 一 概述 定义 MapReduce是一种计算模型,简单的说就是将大批量的工作(数据)分解(MAP)执行,然后再将结果合并成最终结果(REDUCE).这样做的好处是可以在任务被分解后,可以通过大量机器进行并行计算,减少整个操作的时间. 适用范围:数据量大,但是数据种类小可以放入内存. 基

如果将 Hadoop 比做一头大象,那么 MapReduce 就是那头大象的电脑.MapReduce 是 Hadoop 核心编程模型.在 Hadoop 中,数据处理核心就是 MapReduce 程序设计模型 1. MapReduce 编程模型 Map 和 Reduce 的概念是从函数式变成语言中借来的,整个 MapReduce 计算过程分 为 Map 阶段和 Reduce 阶段,也称为映射和缩减阶段,这两个独立的阶段实际上是两个独 立的过程,即 Map 过程和 Reduce 过程,在 Map 中

一.实验目标 编写Mapreduce程序,以Hbase表数据为Map输入源,计算结果输出到HDFS或者Hbase表中. 在非CDH5的Hadoop集群环境中,将编写好的Mapreduce程序整个工程打成Jar包提交到Hadoop集群中运行. 本文记录实验过程中的遇到的问题及解决思路. 简单描述集群环境:Hadoop2.6, Hbase0.98 . 1.因Mapreduce程序中使用到了Hbase的Java API ,那么必须把Hbase的相应的lib包,复制到Hadoop集群环境中的每个节点的H