一、实验内容
题目1
输入文件为学生成绩信息，包含了必修课与选修课成绩，格式如下：
班级1, 姓名1, 科目1, 必修, 成绩1 <br> （注：<br>为换行符）
班级2, 姓名2, 科目1, 必修, 成绩2 <br>
班级1, 姓名1, 科目2, 选修, 成绩3 <br>
………., ………, ………, ………, ……… <br>
编写两个Hadoop平台上的MapReduce程序，分别实现如下功能：
-
计算每个学生必修课的平均成绩。
-
按科目统计每个班的平均成绩。
题目2
输入文件的每一行为具有父子/父女/母子/母女/关系的一对人名，例如：
Tim, Andy <br>
Harry, Alice <br>
Mark, Louis <br>
Andy, Joseph <br>
…………, ………… <br>
假定不会出现重名现象。
- 编写Hadoop平台上的MapReduce程序，找出所有具有grandchild-grandparent关系的人名组。
题目3
输入文件为学生成绩信息，包含了必修课与选修课成绩，格式如下：
班级1, 姓名1, 科目1, 必修, 成绩1 <br> （注：<br> 为换行符）
班级2, 姓名2, 科目1, 必修, 成绩2 <br>
班级1, 姓名1, 科目2, 选修, 成绩3 <br>
………., ………, ………, ………, … <br>
编写一个Spark程序，同时实现如下功能：
- 计算每个学生必修课的平均成绩。
- 统计学生必修课平均成绩在：90100,8089,7079,6069和60分以下这5个分数段的人数。
二、设计思想
题目1
1. 计算每个学生必修课的平均成绩
Map阶段：
(1) 预处理。对txt文档的每一行，先用split函数将其用","分隔成若干字符串，并存于数组splited中。
(2) 过滤。由于成绩文档的每一行形如“班级,姓名,课程名,性质,分数”，而我们需要统计学生的必修课平均分，因此可以用splited[3].equals("必修")的条件过滤掉选修课所在的行。
(3) 设置Map的输出格式。由于我们是对每个学生求一个平均分，故思路很直接：让Map阶段的输出是形如<“姓名”: 成绩>的kv对。其中学生姓名字符串和成绩字符串可分别从splited[1]、splited[4]直接得到。
Reduce阶段：
(1) 观察Shuffling阶段的输出。根据我们上面设置的Map阶段输出，可以得知：Shuffling后单个学生的所有必修课成绩已被归并至一个列表中，作为以该生的姓名为key的键值对的value。
(2) 求平均成绩。对于每个学生，我们可以遍历他的value列表并求出他的所有必修课总分。该过程涉及到数据类型的转换，如sum += Integer.valueOf(grade.toString());。在得到总分之后，直接除以该生的成绩条目个数（用i自增1得到）即可得到他的平均成绩。
(3) 设置Reduce的输出格式。这里我简单地用String.format("%.2f", avg);设置了输出成绩小数点后保留两位小数。我将Reduce的输出设置为形如<“姓名”: 必修课平均成绩>的格式。
2. 按科目统计每个班的平均成绩
Map阶段：
(1) 预处理。对txt文档的每一行，先用split函数将其用","分隔成若干字符串，并存于数组splited中。
(2) 设置Map的输出格式。题目要求按科目统计每个班的平均成绩，只要我们将“科目”和“班级”这两个字段看成是一个字段，就可以直接套用计算学生平均成绩的方法来求解本题。因此，这里我将Map阶段的输出设置为形如<“科目 班级”: 成绩>，其中科目、班级、成绩的字符串均和上面的实验类似，可直接从splited[0]、splited[2]、splited[4]得到。
Reduce阶段：
(1) 观察Shuffling阶段的输出。根据我们上面设置的Map阶段输出，可以得知：Shuffling后各班各科目的成绩均已被归并至一个列表中，形如<“科目 班级”: [成绩1, 成绩2, …, 成绩m]>，其中m是该班级考这门课的人数。
(2) 求平均成绩。对于每个"科目 班级"键，我们可以遍历其value列表来求出该班级所有学生在这门课的总成绩。该过程涉及到数据类型的转换。在得到总分之后，直接除以该班考这门课的学生个数（用i自增1得到）即可得到该班在该科目的平均成绩。
(3) 设置Reduce的输出格式。这里我简单地用String.format("%.1f", avg);设置了输出成绩小数点后保留一位小数。我将Reduce的输出设置为形如<“科目 班级”: 平均成绩>的格式。
题目2
Map阶段：
(1) 预处理。对txt文档的每一行，先用split函数将其用","分隔成若干字符串，并存于数组splited中。splited[0]为父母姓名，splited[1]为子女姓名。
(2) 设置Map的输出格式。由于我的目的是让任务经过Shuffling阶段后生成类似<“某人姓名”: [“父亲姓名”, “母亲姓名”,“儿子姓名”]>这样的输出，因此我将Map阶段的输出设置为对于原始数据的每一行，输出两个kv对：一个是以该行的splited[0]为键，splited[1]为值，这么做可以保证Shuffling之后得到以某人姓名为键，其所有子女姓名为值的kv对；另一个是以该行的splited[1]为键，splited[0]为值（因为一个人他可能既有父母的身份，也有子女的身份），这么做可以使得Shuffling之后得到以某人姓名为键，其父母姓名为值的kv对。因为Shuffling会把所有同键的value聚集到一个列表中，因此不难发现Shuffling后我们可以得到以某人姓名为键，其子女、父母姓名为值的kv对。此外，为了便于Reduce阶段将父母姓名和孩子姓名分别存入列表中，我在Map阶段设置context.write时将孩子姓名开头加上“0”，将父母姓名开头加上“1”。
Reduce阶段：
(1) 观察Shuffling阶段的输出。根据上述分析可知：Shuffling后我们可以得到以某人姓名为键，其子女、父母姓名为值的kv对，即形如<“某人姓名”: [“父亲姓名”, “母亲姓名”,“儿子姓名”]>的kv对。
(2) 构造grandparents和grandchildren列表。遍历当前key的value列表，若姓名以0开头，则将该姓名加入到grandchildren中，否则加入到grandparents中。
(3) 设置Reduce的输出格式。题目要求我们输出所有具有grandchild-grandparent关系的人名组。因此，只需要写一个二重循环，遍历grandchildren和grandparents列表，输出所有可能的以grandchild姓名为键，grandparent姓名为值的kv对即可，因为可以肯定grandparents列表中的所有人必定是grandchild列表中所有人的祖辈。
题目3
(1) 利用filter方法过滤掉不是必修课的行。
(2) 利用map方法将一行数据映射为一个<姓名: (成绩, 1)>对，其中用到了split方法分割出若干字段。
(3) 利用reduceByKey方法将所有同key项聚合起来，聚合方式为所有同key的value的第一分量相加，得到一个学生的总必修成绩，同时将同key的value的第二分量相加，得到该学生修的必修课总数。然后，利用mapValues方法求出每个学生的平均成绩，即：将(总必修成绩, 必修课程数)这一value映射为该学生的平均成绩，方式为用总成绩除以必修课程数。
(4) 通过上述步骤我们已经求得了每个学生的必修课均分。先将各学生的<“姓名”: 必修课均分>kv对用map方法映射为<“分段”: 1>，然后再用reduceByKey方法将所有同分段的学生聚集起来，求出各分段的人数。
三、实验结果
(1) 输入命令hadoop fs -cat /output1/part-r-00000查看实验1功能1的程序执行结果：
(2) 输入命令hadoop fs -cat /output2/part-r-00000查看实验1功能2的程序执行结果：
输入命令hadoop fs -cat /output3/part-r-00000查看实验2的程序执行结果，结果的第一列是孙辈姓名，第二列是与之对应的祖辈姓名：
输入命令hadoop fs -cat /user/root/avg_grades/part-00000查看实验3的程序执行结果，这里我将所有学生的必修课平均成绩保留到了整数位，且进行了升序排列。
输入命令hadoop fs -cat /user/root/interval_stu_nums/part-00000可查看各分段的学生人数统计结果，这里我输出的结果是按key升序排列的结果。
四、遇到的问题及解决方法
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一开始我尝试使用第一种方法搭建实验环境，前面的步骤都很顺利，但是ssh连接远程主机sandbox一直提示connection refused或者是Connection closed by remote host。由于一开始不知道是client-node频繁重启造成的原因，所以去检查本机的ssh服务等是否有问题。我尝试ssh连接自己的主机，但是发现连接不上，搜了解决方案后安装了Windows的OpenSSH服务器和客户端，并且在系统的“服务”中设置了OpenSSH SSH Server的启动类型为自动，这才解决了SSH连接方面的问题。后来导入了老师发的clientnode镜像文件，解决了client-node频繁重启的问题，但由于这时候方法二已经跑通了，故放弃了继续进行方法一的环境搭建。
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在hadoopspark目录下执行docker-compose up -d失败，原因是本地未开启docker服务，开启后成功解决。
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在分布式文件系统 HDFS 中创建子目录时，使用老师文档中给的
hadoop fs –mkdir test提示hdfs://localhost:9000/user/root': No such file or directory。后来多次尝试后发现在要创建的子目录名前加"/"即可成功创建：[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-MQ5583kt-1659514943855)(C:\Users\HP\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20220611151838639.png)]
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在写MapReduce程序时，我先是对着老师写的例程观摩了一番，然后准备在此基础上进行修改，以使之符合实验要求。一开始我想将context.write的value的类型改成Text（字符串），但是发现有多处报错，后来查阅资料得知需要相应地修改Mapper<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT>类的out的数据类型和job.setMapOutputValueClass();的参数，使其均与Text类型一致才行。
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在编写寻找祖孙关系的程序时，我查看了child-parent.txt文档，发现假设第一列是父母的话，会出现一个人有五六个父母的情况，这是不现实的，因此我将第二列当成父母，第一列当成子女进行了程序编写。
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在编写pyspark程序时，由于一开始还不太能掌握编写技巧，因此我先对着网上的例程学习了基本的filter、map、mapValues、reduceByKey等方法的使用要点，并且逐步将这些方法运用在测试数据上，然后观察hadoop平台的运行结果，再根据结果不断调整代码，最终完成了程序编写。
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在提交程序至hadoop平台运行之前，若输入的命令中把要处理的文档写错了（比如child-parent.txt写成grades.txt）则会导致输出的文档大小为0B，因此在输入命令时一定要小心而细致。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-476727.html
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