MapReduce 程序（1） - 求成绩平均数并且四舍五入，保留两位小数

之前在网上看了很多MapReduce程序计数的帖子，在这里跟大家分享一下自己编写的代码。

此文章适合初入门级别。

file1:

sunying     89

yangkun    95

wangjie     75

zhaode        85

xiaoming      90

file2:

sunying     85

yangkun    75

wangjie     79

zhaode        89

xiaoming      88

file3:

sunying     78

yangkun    90

wangjie     85

zhaode        80

xiaoming      93

package org.sunying.practice;

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;

import org.apache.hadoop.fs.Path;

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;

import org.apache.hadoop.io.Text;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

public class AvgScore {

    

    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {

           Configuration conf = new  Configuration();

        

           Job job = Job.getInstance(conf);

        

           job.setJarByClass(AvgScore.class);

           

           // 设置map类，定义输出的数据类型

           job.setMapperClass(ASMapper.class);

           job.setMapOutputKeyClass(Text.class);

              job.setMapOutputValueClass(LongWritable.class);

           

           // 设置reduce类  ，定义输出的数据类型

           job.setReducerClass(ASReducer.class);

           job.setOutputKeyClass(Text.class);

              job.setOutputValueClass(Text.class);

           

           // 设置输入输出的文件目录

           FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("D://hadoop-2.6.0//input//score"));

           FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("D://hadoop-2.6.0//output"));

           

           // 这几行代码是清理输出结果的文件

           Path path = new Path("D://hadoop-2.6.0//output");

           FileSystem fileSystem = path.getFileSystem(conf);

           if(fileSystem.exists(path)){

               fileSystem.delete(path, true);// true表示文件里有内容时也删除文件。

           }

           

           job.waitForCompletion(true);

           

    }

    

    public static class ASMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable>{

        @Override

        protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {

             // 将读入的内容转成string类型并分割，输出到reduce

             String[] str = value.toString().split("\t");

             context.write(new Text(str[0]), new LongWritable(Long.parseLong(str[1])));

        }

        

    }

    

    

    public static class ASReducer extends Reducer<Text, LongWritable, Text, Text>{

        @Override

        protected void reduce(Text key, Iterable<LongWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {

             long count = 0;

             for (LongWritable l : values) {

                 count = count + l.get();                

            }

            // 此处将结果四舍五入，保留两位小数。这是简单的方法。

            double rr =count / 3.0;

            String ff = String.format("%.2f", rr);

            

            context.write(key, new Text(ff));

            

        }

        

    }

    

    

}