MapReduce计算平均值示例程序

用户被要求输入数据，并指定最高数据点数量，然后计算这些数据的平均值。MATLAB开发环境使得这一过程简单高效。

求平均值函数： AVG 语法：AVG([DISTINCT] 列名) 示例：* 计算工资平均值：SELECT AVG(SALARY) FROM EMPLOYEE_PAY_TBL* 计算唯一工资平均值：SELECT AVG(DISTINCT SALARY) FROM EMPLOYEE_PAY_TBL

MATLAB中使用mean函数求解平均值的命令格式如下：Y = mean(X)：将矩阵X的各列元素平均值赋给行向量Y。若X为向量，则Y为单一数值。Y = mean(X, DIM)：按照数组X的第DIM维度进行平均值计算，赋给向量Y。若DIM=1，则按列操作；若DIM=2，则按行操作。对于二维数组X，结果Y为向量；对于一维数组X，结果Y为单一数值。

MATLAB开发 - BlockMean。该方法用于计算矩形子矩阵的平均值，提供了一个快速C-MEX实现来优化性能。使用此方法可以高效地处理大规模数据集，特别是在图像处理和信号处理等应用中，对于需要频繁计算子矩阵平均值的场景尤其适用。通过将代码实现为C-MEX，可以大幅提高计算速度，减少MATLAB解释器的计算瓶颈。

使用 utl_proc_expand_in_wps_base_wps_r_sas_ets 计算从顶层公寓到街道的三层滚动窗口的平均租金。

现有一张表包含三个字段：comdate（每月最后一天）、transdate（每天日期）、amount（交易金额）。要求使用单条SQL查询，输出每天的日期、交易金额，以及本月和上月每日平均交易金额。表中每天有一条记录。

Shapelib是一个免费开源库，专门用于处理ESRI的Shapefile格式。这种格式在地理信息系统（GIS）中广泛使用，存储着地理数据的几何形状和相关属性信息。本测试程序演示了如何使用Shapelib库读取Shapefile文件，包括打开文件、获取文件信息、遍历几何对象和处理属性数据等步骤。通过这个程序，开发者可以验证和分析Shapefile的内容，为GIS应用的开发提供基础支持。

这些示例程序包含了Matlab课本上的习题解答。

WordCount是Hadoop生态系统中的一个经典示例程序，用于统计文件中单词出现的次数。在学习和理解分布式计算及Hadoop MapReduce框架的工作原理时，这个例子非常有用。Hadoop是Apache软件基金会开发的开源框架，专门设计用来处理和存储大规模数据集，其核心组件包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce。 在WordCount程序中，首先有一个输入文件，比如新闻文章或书籍。该文件被HDFS分割成多个块，分布在集群的不同节点上。MapReduce的工作流程分为两个主要阶段： Map阶段：Hadoop将输入文件分块并分配到各个节点上的Mapper任务。Mapper任务读取文本，每行拆分成单词，并输出每个单词及其出现次数作为一个键值对。 Shuffle与Sort阶段：Mapper输出后，Hadoop进行shuffle和sort，将相同键的所有值聚集在一起，为Reducer提供输入。 Reduce阶段：Reduce任务合并来自多个Mapper的相同键值对，将所有相同单词的值相加，输出每个单词的总出现次数。 输出：结果写入到HDFS的某个目录，供后续使用或分析。 在WordCount.zip中，通常包含以下文件：- WordCount.java: 实现WordCount逻辑的Java源代码，包含Mapper和Reducer类。- pom.xml: Maven项目的配置文件，定义依赖和构建指令。- README.md: 包含关于如何运行程序的说明和指导。