hadoop课程设计项目，使用idea编写基于mapreduce的学生体测成绩分析系统全部代码

以下是一个简单的基于 MapReduce 的学生体测成绩分析系统的示例代码框架，您可以根据实际需求进行修改和完善： ```java import org.apache.hadoop.conf.Configuration; 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.Mapper; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; import java.io.IOException; public class StudentPhysicalTestAnalysis { public static class StudentMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> { @Override protected void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { // 解析输入的学生体测成绩数据 String[] data = value.toString().split(","); String studentId = data[0]; int score = Integer.parseInt(data[1]); // 输出学生 ID 和成绩 context.write(new Text(studentId), new IntWritable(score)); } } public static class StudentReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> { @Override protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException { int sum = 0; int count = 0; // 计算每个学生的总成绩和成绩数量 for (IntWritable value : values) { sum += value.get(); count++; } // 计算平均成绩并输出 int average = sum / count; context.write(key, new IntWritable(average)); } } public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); Job job = Job.getInstance(conf, "Student Physical Test Analysis"); job.setJarByClass(StudentPhysicalTestAnalysis.class); job.setMapperClass(StudentMapper.class); job.setReducerClass(StudentReducer.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(IntWritable.class); FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); boolean success = job.waitForCompletion(true); if (success) { System.out.println("Job completed successfully"); } else { System.out.println("Job failed"); } } } ``` 以下是三个改进建议： 1. 增加错误处理机制，例如在文件读取和数据解析过程中处理异常情况。 2. 对输入和输出的数据格式进行更灵活的配置，以适应不同的数据源和需求。 3. 优化性能，例如使用缓存或批量处理来提高数据处理的效率。 [2024-12-27 15:56:25 | AI写代码神器 | 660点数解答]