MapReduce—平均工资

MapReduce—平均工资
- 1. 需求分析
- 2. 解答思路

MapReduce—平均工资

我这里是使用集群去处理这个日志数据，数据在我的github上，默认使用maven去管理所有的jar包

github地址

1. 需求分析

按照所给数据文件去统计每个部门的人数，最高工资，最低工资和平均工资

需求统计的日志数据如下：

需要将每个部门的人数，工资进行统计。比如10号部门有3个人，最高工资是5000元，最低工资是1300元，平均工资是2916.666666666667元。则以如下形式进行显示：

10 3 5000 1300 2916.666666666667

2. 解答思路

1.因为要统计部门的人数以及工资，那么在最后的reduce阶段，进行汇总时，可以设置一个计数器，在进行汇总时，就可以计算出部门人数，所以，我们只需要日志数据中的两列，分别是部门编号和工资，将部门编号作为key，工资作为value2.在reduce输出阶段，因为要输出人数，最高工资，最低工资和平均工资，一共四列，所以需要将计算出的结果拼接成一个Text进行输出3.在处理过程中我使用Partitioner将数据分开通过不同的reduce去处理4.如果需要本地运行，记得注释掉avgsal文件中的23/24/25行，并将47行和50行的文件路径修改为自己所使用的文件路径5.因为在数据扭转的过程中，<K2, V2>和<K3, V3>的数据类型发生了变化，所以要在avgsal中设置map端所输出的数据类型，也就是要指定<K2, V2>的数据类型

mapper端代码

package com.yangqi.avgsal;import org.apache.hadoop.io.DoubleWritable;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;import java.io.IOException;/*** @author xiaoer* @date 2019/11/12 12:44*/
public class MyMapper extends Mapper<LongWritable, Text, IntWritable, DoubleWritable> {IntWritable num = new IntWritable();DoubleWritable result = new DoubleWritable();/*** 针对每一行的数据，都会执行一次下面的map方法** @param key* @param value* @param context* @throws IOException* @throws InterruptedException*/@Overrideprotected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {String line = value.toString();String[] split = line.split(",");String str1 = split[split.length - 1];String str2 = split[split.length - 3];num.set(Integer.parseInt(str1));result.set(Double.parseDouble(str2));context.write(num, result);}
}

reduce端代码

package com.yangqi.avgsal;import org.apache.hadoop.io.DoubleWritable;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;import java.io.IOException;/*** @author xiaoer* @date 2019/11/12 12:47*/
public class MyReducer extends Reducer<IntWritable, DoubleWritable, IntWritable, Text> {Text result = new Text();@Overrideprotected void reduce(IntWritable key, Iterable<DoubleWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {// 记录部门的人数int num = 0;// 记录部门的工资和double sum = 0;// 记录最大工资double max = Double.MIN_VALUE;// 记录最小工资double min = Double.MAX_VALUE;for (DoubleWritable value : values) {num++;sum += value.get();if (max < value.get()) {max = value.get();}if (min > value.get()) {min = value.get();}}// 将结果进行拼接，拼接成Text进行输出String str = "\t" + num + "" + "\t" + max + "" + "\t" + min + "\t" + (sum / num);result.set(str);// 以<K3, V3>形式进行写出context.write(key, result);}
}

partitioner端代码

package com.yangqi.avgsal;import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;/*** @author xiaoer* @date 2019/11/13 11:54*/
public class MyPartitioner<K, V> extends Partitioner<K, V> {public int getPartition(K key, V value, int numPartitions) {int emp = Integer.parseInt(key.toString());if (emp == 10 || emp == 30) {return 0;} elsereturn 1;}
}

avgsal

package com.yangqi.avgsal;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.DoubleWritable;
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;import java.io.IOException;/*** @author xiaoer* @date 2019/11/12 12:50*/
public class AvgSal {public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {// 获取配置对象：读取四个默认配置文件Configuration conf = new Configuration();System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "hadoop");conf.set("mapreduce.app-submission.cross-platform", "true");conf.set("mapred.jar", "AvgSal/target/AvgSal-1.0-SNAPSHOT.jar");FileSystem fs = FileSystem.get(conf);// 创建Job实例对象Job job = Job.getInstance(conf, "avgsal");// 用于指定驱动类型job.setJarByClass(AvgSal.class);// 用于指定Map阶段的类型job.setMapperClass(MyMapper.class);// 用于指定Reduce阶段的类型job.setReducerClass(MyReducer.class);job.setNumReduceTasks(2);// 设置Partition的类型job.setPartitionerClass(MyPartitioner.class);job.setMapOutputKeyClass(IntWritable.class);job.setMapOutputValueClass(DoubleWritable.class);// 设置K3的输出类型job.setOutputKeyClass(IntWritable.class);// 设置V3的输出类型job.setOutputValueClass(Text.class);// 设置要统计的文件的路径FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("/emp"));// FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));// 设置文件的输出路径Path path = new Path("/output");// Path path = new Path(args[1]);if (fs.exists(path)) {fs.delete(path, true);}FileOutputFormat.setOutputPath(job, path);// 等到作业执行，并退出System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);}
}

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