【细节拉满】Hadoop课程设计项目,使用idea编写基于MapReduce的学生成绩分析系统(附带源码、项目文件下载地址)(四)

简介: 【细节拉满】Hadoop课程设计项目,使用idea编写基于MapReduce的学生成绩分析系统(附带源码、项目文件下载地址)(四)

3.4.6 统计每门课程信息(Ci)

package couerse_info;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import java.io.IOException;
/*
stu[0]:课程名称
stu[1]:学生姓名
stu[2]:成绩
stu[3]:性别
stu[4]:年龄
该功能实现的是:通过指定信息查找学生课程考试信息
 */
public class CiMapper extends Mapper<LongWritable,Text,Text,Text> {
    @Override
    protected void map(LongWritable Key1, Text value1,Context context) throws IOException, InterruptedException {
        //将文件的每一行传递过来,使用split分割后利用字符数组进行接收
        String[] splits= value1.toString().split(",");
        //拼接字符串:学生名和成绩
        String course = splits[0];
        String name = splits[1];
        String score = splits[2];
        String course_info = name + ":" + score;
        //向Reducer传递参数-> Key:课程 Value:学生名+成绩
        context.write(new Text(course),new Text(course_info));
    }
}
package couerse_info;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class ciReducer extends Reducer<Text, Text,Text, Text> {
    @Override
    protected void reduce(Text key,Iterable<Text> values,Context context)throws IOException,InterruptedException{
       //拼接课程的学生姓名和成绩
        String courseInfo = "\n";
        for(Text Info:values){
            courseInfo = courseInfo + Info + "   ";
        }
        System.out.println(key.toString()+":"+courseInfo);
        System.out.println("***********************************************************************************************************************");
        context.write(key,new Text(courseInfo));
    }
}
package couerse_info;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
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;
import java.io.IOException;
import java.net.URI;
import java.net.URISyntaxException;
public class CiMain {
    public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException, URISyntaxException {
        //创建job和“统计相同课程相同分数的人数”任务入口
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf);
        job.setJarByClass(CiMain.class);
        //设置Mapper和Reducer的入口
        job.setMapperClass(CiMapper.class);
        job.setReducerClass(ciReducer.class);
        //设置Mapper的输入输出类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(Text.class);
        //设置Reducer的输入输出类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(Text.class);
        //指定输入输出路径
        String inputPath = "hdfs://localhost:9000/mapreduce/input/学生成绩.csv";
        String outputPath = "hdfs://localhost:9000/mapreduce/output/课程信息.txt";
        FileInputFormat.setInputPaths(job,new Path(inputPath));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path(outputPath));
        //输出路径存在的话就删除,不然就只能手动删除,否则会报该文件已存在的异常
        FileSystem fileSystem = FileSystem.get(new URI(outputPath), conf);
        if (fileSystem.exists(new Path(outputPath))) {
            fileSystem.delete(new Path(outputPath), true);
        }
        //执行job
        job.waitForCompletion(true);
    }
}

4 运行

image.png


5 改进

       至此一个完整的基于mapreduce的学生成绩分析系统就算是基本完成了,当然完成的功能还是十分的基础。如果想要追求进阶操作,可以尝试使用多重处理,即把一个甚至多个mapreduce处理得到的结果当做是一个数据集,对该结果继续进行mapreduce分析。如果有意愿还可以再进一步分析,反正越分析越详细,这可能就是你课设比别人突出的部分,是一个大大的加分项。  


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