人民大学云计算编程的网上评估平台--解题报告 1001-1003

这几天忙着找实习，所以日志耽搁了，现在来补起~~。

相信很多人都知道  PKU Online Judge， 现在中国人民大学也提供了一个类似的平台，但与北京在线评判系统不一样的是，中国人民大学的这个系统是专门评判mapreduce编程题的。

我把链接发出来，大家可以去试着做看看: http://cloudcomputing.ruc.edu.cn/index.jsp

大家在做题前，先看看“常见问题”根据系统要求的格式来写程序。不然不能正常运行。（我就是直接运行错了3次。 - -！）

可以看到这个平台的题目还不多，现在只有1000-1009，其中1008-1009的题目还没发出来。所以我们讨论1000-1007.

如果你想先自己测试下，下面的文章就可以先不忙看。等你解决其中的题，可以再来看这篇文章，大家可以共同提高。

1000 比较简单，用hadoop自带的例子都可以解决，我这里就不多说了。

1001 题目：

a+b per line

描述

有时候你会遇到这样的问题：你有一个表格，给出了每个人在十二月，一月和二月的收入。表格如下：
name  Dec   Jan($)
CM    200   314
LY    2000  332
QQM   6000  333
ZYM   5000  333
BP    30    12 

你需要知道每个人这三个月的收入总和，那么你就需要将表格中一行代表收入的数字相加.下面请编写程序解决这个问题。

输入

输入只包含一个文件，文件中有一个表格，它的结构如下:
1 200   314
2 2000  332
3 6000  333
4 5000  333
5 30    12   
其中每行最前面的数字是行标

输出

输出是一个文本文件，每一行第一个数字式行标，第二个数字是输入文件中每一行除行标外数字的和。如下:
1 514
2 2332
3 6333
4 5333
5 42

输入样例

input:
1 200   314
2 2000  332
3 6000  333
4 6000  333
5 5000  333
6 30    12 

输出样例:

1 514
2 2332
3 6333
4 6333
5 5333
6 42

注意:
1 输入文件和输出文件都只有一个；
2 输入和输出文件每行的第一个数字都是行标；
3 每个数据都是正整数或者零.。

1001 解题思路：

1001的题目其实是很简单的，将读入的每一行用空格分隔，第一个域就是行号作为key、再将第二个域和第三个域相加作为value.

因为map阶段会根据key值自动排序，我们就不用操心了。至于key的排序顺序，我们以后讨论。

现在上代码：

[java] view plaincopy

public class MyMapre {  

public static  class wordcountMapper extends  

Mapper{  

public void map(LongWritable key, Text value, Context context)throws IOException, InterruptedException{  

Integer sum = 0;  

String line = value.toString();  

StringTokenizer itr = new StringTokenizer(line);//分割  

if (itr.hasMoreElements())  

key = new LongWritable(Integer.parseInt(itr.nextToken()));  //获取第一个域的值  

while(itr.hasMoreElements()){  

sum += Integer.parseInt(itr.nextToken()); //求和剩下的值  

}  

context.write(key, new IntWritable(sum));  

}  

}  

public static  void main(String args[])throws Exception{  

  

Configuration conf = new Configuration();  

  

Job job = new Job(conf, "MyMapre");  

  

job.setJarByClass(MyMapre.class);  

  

job.setMapOutputKeyClass(LongWritable.class);  

job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);  

  

job.setOutputKeyClass(LongWritable.class);  

job.setOutputValueClass(IntWritable.class);  

  

job.setMapperClass(wordcountMapper.class);  

  

FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));  

FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));  

  

job.waitForCompletion(true);  

}  

}  

1002 题目：

Sort

描述

你的程序需要读入输入数据文件，然后再将数据按升序排序后输出。在输入文件中，每一行都代表一个数据。

输入

输入是一组文本文件，在文本文件中每一行都是一个元数据，而且每个数据是用一个数字串代表待排序的数字。

输出

输出文件中每一行第一个数字是行标，后面一个数字是排好序的原始输入数据，注意排序顺序是从小到大升序排序。

输入样例

input1:

2
32
654
32
15
756
65223

input2:

5956
22
650
92

input3:

26
54
6

输出样例:
1 2
2 6
3 15
4 22
5 26
6 32
7 32
8 54
9 92
10 650
11 654
12 756
13 5956
14 65223
1002 解题思路：

在上一题已经说过在map阶段会对key自动排序， 所以我们读入一行后（元数据），将其作为key，传递给reduce。我们可以看到最后输出的样例，还需要打印出行号。所以我们在reduce外面定义一个int 来记录总的行数（作为key输出）。而将map阶段传来的key作为reduce阶段的value输出。

上代码吧：

[java] view plaincopy

public class MyMapre {  

public static  class wordcountMapper extends  

Mapper{  

public void map(LongWritable key, Text value, Context context)throws IOException, InterruptedException{  

String one = value.toString();  

context.write(new LongWritable(Integer.parseInt(one)) , key);  

}  

}  

public static  class wordcountReduce extends  

Reducer{  

int sum = 0;  

public void reduce(LongWritable key, Iterablevalues, Context context)throws IOException, InterruptedException{  

sum++;  

context.write(new LongWritable(sum), key);  

}  

}  

public static  void main(String args[])throws Exception{  

  

Configuration conf = new Configuration();  

  

Job job = new Job(conf, "Sort");  

  

job.setJarByClass(MyMapre.class);  

  

job.setOutputKeyClass(LongWritable.class);  

job.setOutputValueClass(LongWritable.class);  

  

job.setMapOutputKeyClass(LongWritable.class);  

job.setMapOutputValueClass(LongWritable.class);  

  

job.setMapperClass(wordcountMapper.class);  

job.setReducerClass(wordcountReduce.class);  

  

FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));  

FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));  

  

job.waitForCompletion(true);  

}  

}  

1003 题目：

Data deduplication

描述

你的程序要求读入输入文件，在去掉所有数据中的重复数据后输出结果。在输入文件中每一行是一个元数据。

输入

输入是一组文本文件，在每个输入文件中每一行是一个数据。每一个元数据都是一个字符串。

输出文件

输出文件的每一行都是在输入文件中出现过的一个数据，并且输出文件中的每一行都不相同。

输入样例

input1:
2006-6-9 a
2006-6-10 b
2006-6-11 c
2006-6-12 d
2006-6-13 a
2006-6-14 b
2006-6-15 c
2006-6-11 c
input2:
2006-6-9 b
2006-6-10 a
2006-6-11 b
2006-6-12 d
2006-6-13 a
2006-6-14 c
2006-6-15 d
2006-6-11 c

输出样例:
2006-6-10 a 
2006-6-10 b 
2006-6-11 b 
2006-6-11 c 
2006-6-12 d 
2006-6-13 a 
2006-6-14 b 
2006-6-14 c 
2006-6-15 c 
2006-6-15 d 
2006-6-9 a 
2006-6-9 b

注意:
1 输出结果是按照字典顺序排序的；
2 每一行都是一个元数据；
3 重复数据在输出文件中也要输出一次。
1003 解题思路：

首先还是将一行进行划分，将第一个域作为map阶段的key输出。第二个域作为map阶段的value输出。

reduce收到key-value对后，key相同时，会返回多个value。根据题意要求，value中出现的字母不能重复，所以我们要消掉重复的字母、而且最后需要排序，我们可以调用java自带的排序函数来实现。

上代码了：

[java] view plaincopy

public class MyMapre {  

public static  class wordcountMapper extends  

Mapper{  

public void map(LongWritable key, Text value, Context context)throws IOException, InterruptedException{  

String line = value.toString();  

Text word = new Text();  

Text one = new Text();  

StringTokenizer itr = new StringTokenizer(line);//划分  

if (itr.hasMoreElements()) word.set(itr.nextToken());  

if (itr.hasMoreElements()) one.set(itr.nextToken());  

//获取两个域的值  

context.write(word, one);  

}  

}  

public static  class wordcountReduce extends  

Reducer{  

  

public void reduce(Text key, Iterablevalues, Context context)throws IOException, InterruptedException{  

String pre = ""; //消除重复字母的变量  

List list = new ArrayList(); //进行排序前存储的list  

for (Text str : values){  

if (!str.toString().equals(pre)) {  //如果不相等者更新pre变量  

pre = str.toString();   

list.add(pre);  //向list中添加不重复的元素  

}   

}  

Collections.sort(list);  //排序  

for (int i = 0; i < list.size(); i++)  

context.write(key, new Text(list.get(i)));  //一次性输出  

}  

}  

  

  

public static  void main(String args[])throws Exception{  

  

Configuration conf = new Configuration();  

  

Job job = new Job(conf, "deduplication");  

  

job.setJarByClass(MyMapre.class);  

  

job.setOutputKeyClass(Text.class);  

job.setOutputValueClass(Text.class);  

  

job.setMapOutputKeyClass(Text.class);  

job.setMapOutputValueClass(Text.class);  

  

job.setMapperClass(wordcountMapper.class);  

job.setReducerClass(wordcountReduce.class);  

  

FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));  

FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));  

  

job.waitForCompletion(true);  

}  

总结

以上是生活随笔为你收集整理的人民大学云计算编程的网上评估平台--解题报告 1001-1003的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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