云计算技术实验报告七MapReduce数据统计

Linux，eclipse 本实验要求通过MapReduce程序实现数据统计，具体要求如下： 假设有一份简单的“个人通讯记录”的数据集，格式如下： 被叫号码,通话时间(秒) 13900000001,20 13900000008,126 …… 1）编写一个MapReduce程序，统计拨打同一被叫号码的总时长。 2）找出平均通话时间最长的被叫号码。 实验报告标题为“云计算技术实验报告七MapReduce数据统计”，主要目标是学习和掌握MapReduce在数据分析中的应用，以及熟悉其数据处理流程。实验内容包括两个部分：统计拨打同一被叫号码的总通话时长，以及找出平均通话时间最长的被叫号码。 一、MapReduce程序实现数据统计 1. 输入分片： MapReduce处理数据的第一步是输入分片，通常有三种方式： - 默认的TextInputFormat：将文件中每一行视为一个记录，键为字节偏移量，值为整行内容。 - KeyValueTextInputFormat：每行的第一个分隔符前为键，后为值，分隔符可自定义，默认为制表符。 - 自定义InputFormat：可以按需定制键值对的解析规则。 2. Map阶段： - 对于默认的TextInputFormat，需要在map方法中解析value，根据“,”分隔键（被叫号码）和值（通话时间）并转换类型。 - 输出的键值对形式为：Key:Text（被叫号码），Value:IntWritable（通话时间）。 3. Reduce阶段： - 使用IntSumReducer来计算与给定键（被叫号码）对应的值（通话时间）之和，即每个被叫号码的总通话时间。 4. 输出结果： - 输出数据采用默认的TextOutputFormat，键值对以制表符分隔，每行表示一个记录。 二、找出平均通话时间最长的被叫号码 要找出平均通话时间最长的被叫号码，需要在map和reduce阶段处理额外的信息，如通话次数。为此，可以创建一个Bean类来存储被叫号码、通话总时长和通话次数，然后在map和reduce过程中传递这些数据。 1. Map阶段： - 更新key值，包含被叫号码和通话总时长，同时维护通话次数。 - 输出的键值对形式为：Key:Bean对象，Value:无需输出或为空。 2. Reduce阶段： - 在reduce阶段，对每个被叫号码的Bean对象进行合并，累加通话总时长和通话次数，计算平均通话时间。 - 输出的键值对形式为：Key:Text（被叫号码），Value:FloatWritable（平均通话时间）。 3. 可以通过排序和过滤找出平均通话时间最长的被叫号码。 实验过程包括在Eclipse中创建MapReduce项目，编写相应的Mapper和Reducer类，以及配置Job来运行MapReduce任务。代码中包含了这些类的声明和部分方法，但具体内容未展示完全。 总结来说，这个实验通过MapReduce框架处理模拟的个人通讯记录数据，不仅练习了基本的MapReduce编程，还涉及到了自定义输入输出格式、数据类型转换以及处理复杂逻辑的技巧，对于深入理解云计算中大数据处理的原理和实践具有重要意义。