Hadoop经典案例Spark实现（四）——平均成绩

Hadoop经典案例Spark实现（四）——平均成绩

一、案例分析：
1、需求分析
对输入文件中数据进行就算学生平均成绩。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。
要求在输出中每行有两个间隔的数据，其中，第一个代表学生的姓名，第二个代表其平均成绩。


2、原始数据
1）math：

张三
88
李四
99
王五
66
赵六
77

2）china：

张三
78
李四
89
王五
96
赵六
67

3）english：

张三
80
李四
82
王五
84
赵六
86

样本输出：

张三
82
李四
90
王五
82
赵六
76

3、设计思考
Map处理的 是一个纯文本文件， 文件中存放的数据时每一行表示一个学生的姓名和他相应一科成绩。Mapper处理的数据是由InputFormat分解过的数据集，
其中 InputFormat的作用是将数据集切割成小数据集InputSplit，每一个InputSplit将由一个Mapper负责处理。此 外，InputFormat中还提供了一个RecordReader的实现，
并将一个InputSplit解析成<key,value>对提 供给了map函数。InputFormat的默认值是TextInputFormat，它针对文本文件，按行将文本切割成InputSlit，
并用 LineRecordReader将InputSplit解析成<key,value>对，key是行在文本中的位置，value是文件中的 一行。

Map的结果会通过partion分发到Reducer，Reducer做完Reduce操作后，将通过以格式OutputFormat输出。

Mapper最终处理的结果对<key,value>，会送到Reducer中进行合并，合并的时候，有相同key的键/值对则送到同一个 Reducer上。
Reducer是所有用户定制Reducer类地基础，它的输入是key和这个key对应的所有value的一个迭代器，同时还有 Reducer的上下文。

Reduce的结果由Reducer.Context的write方法输出到文件中。

二、MapReduce实现

Map代码

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
public class AvgMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value,Context context)
throws IOException, InterruptedException {
String line = value.toString();
if(line.trim().length()>0){
String[] arr = line.split("t");
if(arr.length==2){
context.write(new Text(arr[0]), new IntWritable(Integer.valueOf(arr[1])));
}
}
}
}

Reduce代码

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.DoubleWritable;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
public class AvgReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, DoubleWritable> {
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,Context context)
throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
for(IntWritable val:values){
sum += val.get();
}
context.write(key, new DoubleWritable(sum/3.0));
}
}

Job提交

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
public class JobMain {
/**
* @param args
*/
public static void main(String[] args)throws Exception {
Configuration configuration = new Configuration();
Job job = new Job(configuration,"avg-job");
job.setJarByClass(JobMain.class);
job.setMapperClass(AvgMapper.class);
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
job.setReducerClass(AvgReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
FileSystem fs = FileSystem.get(configuration);
Path outputDir = new Path(args[1]);
if(fs.exists(outputDir)){
fs.delete(outputDir, true);
}
FileOutputFormat.setOutputPath(job, outputDir);
System.exit(job.waitForCompletion(true)?0:1);
}
}

三、Spark实现-Scala版本

val fourth = sc.textFile("/tmp/spark/fourth",3)
val res = fourth.filter(_.trim().length>0).map(line=>(line.split("t")(0).trim(),line.split("t")(1).trim().toInt)).groupByKey().map(x => {
var num = 0.0
var sum = 0
for(i <- x._2){
sum = sum + i
num = num +1
}
val avg = sum/num
val format = f"$avg%1.2f".toDouble
(x._1,format)
}).collect.foreach(x => println(x._1+"t"+x._2))

思路：先groupBy分组，再map处理成绩的集合，并做了格式化显示

结果是一样

最后

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