求平均数是MapReduce比较常见的算法，求平均数的算法也比较简单，一种思路是Map端读取数据，在数据输入到Reduce之前先经过shuffle，将map函数输出的key值相同的所有的value值形成一个集合value-list，然后将输入到Reduce端，Reduce端汇总并且统计记录数，然后作商即可。具体原理如下图所示：
操作环境：
Centos 7
jdk 1.8
hadoop-3.2.0
IDEA2019
实现内容：
将自定义的电商关于商品点击情况的数据文件，包含两个字段(商品分类，商品点击次数)，用"\t"分割，类似如下：
商品分类 商品点击次数 52127 5 52120 93 52092 93 52132 38 52006 462 52109 28 52109 43 52132 0 52132 34 52132 9 52132 30 52132 45 52132 24 52009 2615 52132 25 52090 13 52132 6 52136 0 52090 10 52024 347
使用mapreduce统计出每类商品的平均点击次数
商品分类 商品平均点击次数 52006 462 52009 2615 52024 347 52090 11 52092 93 52109 35 52120 93 52127 5 52132 23 52136 0
一、启动Hadoop集群，上传数据集文件到hdfs
hadoop fs -mkdir -p /mymapreduce4/in hadoop fs -put /data/mapreduce4/goods_click /mymapreduce4/in
二、在IDEA中创建java项目，导入Jar包，如果清楚自己使用的集群的jar包，可使用maven导入指定的jar包。
为了避免Jar包冲突，使用hadoop/share目录下的所有jar包。
三、编写java代码程序
package mapreduce;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
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.input.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;
public class MyAverage{
public static class Map extends Mapper<Object , Text , Text , IntWritable>{
private static Text newKey=new Text();
public void map(Object key,Text value,Context context) throws IOException, InterruptedException{
//将输入的纯文本文件数据转化成string
String line=value.toString();
System.out.println(line);
//将值通过split()方法截取出来
String arr[]=line.split("\t");
newKey.set(arr[0]);
int click=Integer.parseInt(arr[1]);
//将数据和值输入到reduce处理
context.write(newKey, new IntWritable(click));
}
}
public static class Reduce extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>{
public void reduce(Text key,Iterable<IntWritable> values,Context context) throws IOException, InterruptedException{
int num=0;
int count=0;
for(IntWritable val:values){
//每个元素求和num
num+=val.get();
//统计元素的次数count
count++;
}
//统计次数
int avg=num/count;
context.write(key,new IntWritable(avg));
}
}
public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException{
Configuration conf=new Configuration();
System.out.println("start");
Job job =new Job(conf,"MyAverage");
job.setJarByClass(MyAverage.class);
job.setMapperClass(Map.class);
job.setReducerClass(Reduce.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
Path in=new Path("hdfs://172.18.74.137:9000/mymapreduce4/in/goods_click");
Path out=new Path("hdfs://172.18.74.137:9000/mymapreduce4/out");
FileInputFormat.addInputPath(job,in);
FileOutputFormat.setOutputPath(job,out);
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}
四、运行查看结果
hadoop fs -ls /mymapreduce4/out hadoop fs -cat /mymapreduce4/out/part-r-00000
