使用Idea从HDFS下载成绩表，去除最高分和最低分，计算总分和平均分，并将结果上传回HDFS

本文将介绍如何使用Idea开发一个Hadoop程序，从HDFS下载成绩表，对每个同学的成绩去除最高分和最低分，计算总分和平均分，并将处理结果上传回HDFS。

数据示例：

10001 22 42 60 32 77
10002 35 70 65 31 90

处理结果：

10001 134 45
10002 170 57

实现步骤如下：

在Idea中创建一个Java项目，并在pom.xml中添加hadoop依赖。
编写代码，使用hadoop提供的API从hdfs中读取成绩表，对每个同学去除最高分和最低分，求总分和平均分。
将处理结果写入到hdfs中。

示例代码如下：

import java.io.IOException;
import java.util.Arrays;
import java.util.StringTokenizer;

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.LongWritable;
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;

public class ScoreAnalyzer {

    // Mapper类
    public static class ScoreMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {

        private final static IntWritable score = new IntWritable();
        private Text name = new Text();

        public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            String line = value.toString();
            StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
            String[] scores = new String[5];
            int i = 0;
            while (tokenizer.hasMoreTokens()) {
                String token = tokenizer.nextToken();
                if (i == 0) {
                    name.set(token);
                } else {
                    scores[i - 1] = token;
                }
                i++;
            }

            Arrays.sort(scores);
            int sum = 0;
            for (i = 1; i < 4; i++) {
                sum += Integer.parseInt(scores[i]);
            }

            score.set(sum);
            context.write(name, score);
        }
    }

    // Reducer类
    public static class ScoreReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, Text> {

        private Text result = new Text();

        public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context)
                throws IOException, InterruptedException {
            int sum = 0;
            int count = 0;
            for (IntWritable val : values) {
                sum += val.get();
                count++;
            }
            int average = sum / count;
            result.set(sum + ' ' + average);
            context.write(key, result);
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();

        // 创建一个Job实例
        Job job = Job.getInstance(conf, 'Score Analyzer');

        // 设置Job的主类
        job.setJarByClass(ScoreAnalyzer.class);

        // 设置Mapper和Reducer类
        job.setMapperClass(ScoreMapper.class);
        job.setReducerClass(ScoreReducer.class);

        // 设置输出key和value的类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(Text.class);

        // 设置输入和输出路径
        Path inputPath = new Path('/input/score.txt');
        Path outputPath = new Path('/output/score');
        FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
        if (fs.exists(outputPath)) {
            fs.delete(outputPath, true);
        }
        FileInputFormat.addInputPath(job, inputPath);
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, outputPath);

        // 提交Job并等待完成
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

运行程序后，可以在hdfs的输出路径下查看处理结果。

注意：

代码中的输入路径/input/score.txt和输出路径/output/score需要根据实际情况进行修改。
需要确保已经配置好Hadoop环境，并且能够连接到HDFS集群。

希望本文能够帮助您快速上手使用Hadoop进行数据处理。如果您有任何问题，欢迎留言讨论。

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