ИЕП/К2 Септембар 2021

Други колоквијум у септембарском року 2021. године одржан је 17. септембра.

Поставка

Посматра се евиденција о положеним испитима. У једном реду се налазе идентификатор студента и листа испитима^[sic] које је положио дати студент. Сваки рад^[sic] садржи информације о положеном испиту као што су шифра предмета, шифра рока, и оцена коју је студент добио. За потребе наведене евиденције подаци се чувају у текстуалној датотеци на Hadoop систему. Подаци су дати у облику:

<Student><TAB>{<Exam>{;<Exam>}}

Где поље <Student> представља идентификатор студента, а поље <Exam> садржи шифру предмета, након кога долази знак ,, па шифра рока, након кога долази знак , и на крају оцена.

1. У програмском језику Јава саставити Map/Reduce посао који враћа статистичке податке о испитима у испитним роковима: шифру предмета, шифру рока, број студената који су полагали дати испит, број студената који су добили оцену 6, број студената који су добили оцену 7, број студената који су добили оцену 8, број студената који су добили оцену 9, број студената који су добили оцену 10. Водити рачуна о конкурентности.
2. У програмском језику Јава саставити ланац од два Map/Reduce посла који враћа списак предмета са највишим просеком (MAX) (просек није по року него од свих који су га икада полагали), при чему је сваки од предмета положило барем $N$ студената ($N > 0$, параметар који се прослеђује рачунарима који раде обраду). Водити рачуна о конкурентности.

Одговор^[sic] се предају у виду два^[sic] јава датотека (Ocene1.java и Ocene2.java).

Ocene1.java

package rs.etf.iep.mapreduce;

import java.io.File;

import org.apache.commons.io.FileUtils;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
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.input.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;

public class Ocene1 {
	public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
		@Override
		public void map(LongWritable key, Text value, Context context) {
			try {
				String[] split = value.toString().split("\t");
				if (split.length <= 1) {
					// Студент нема ниједан испит.
					return;
				}
				for (String exam : split[1].split(";")) {
					String[] examSplit = exam.split(",");
					String examCode = examSplit[0];
					String examName = examSplit[1];
					int grade = Integer.parseInt(examSplit[2]);
					int[] gradeSplit = new int[5];
					gradeSplit[grade - 6] = 1;
					StringBuilder sb = new StringBuilder();
					sb.append(1);
					for (int i = 0; i < 5; ++i) {
						sb.append("\t");
						sb.append(gradeSplit[i]);
					}
					context.write(new Text(examCode + "\t" + examName), new Text(sb.toString()));
				}
			} catch (Exception e) {
				// Хватају се све грешке јер Hadoop понекад може да их не испише.
				e.printStackTrace();
			}
		}
	}

	public static class Reduce extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {
		@Override
		public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) {
			try {
				int studentCount = 0;
				int[] grades = new int[5];
				for (Text value : values) {
					String[] valueSplit = value.toString().split("\t");
					studentCount += Integer.parseInt(valueSplit[0]);
					for (int i = 0; i < 5; ++i) {
						grades[i] += Integer.parseInt(valueSplit[i + 1]);
					}
				}
				StringBuilder sb = new StringBuilder();
				sb.append(studentCount);
				for (int i = 0; i < 5; ++i) {
					sb.append("\t");
					sb.append(grades[i]);
				}
				context.write(key, new Text(sb.toString()));
			} catch (Exception e) {
				// Хватају се све грешке јер Hadoop понекад може да их не испише.
				e.printStackTrace();
			}
		}
	}

	public static void main(String[] args) throws Exception {
		FileUtils.deleteDirectory(new File(args[1]));

		Job job = Job.getInstance();
		job.setJarByClass(Ocene1.class);
		job.setJobName("ocene1");

		job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
		job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);

		job.setOutputKeyClass(Text.class);
		job.setOutputValueClass(Text.class);

		job.setMapperClass(Map.class);
		job.setReducerClass(Reduce.class);
		job.setCombinerClass(Reduce.class);

		FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
		FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

		job.waitForCompletion(true);
	}
}

Ocene2.java

package rs.etf.iep.mapreduce;

import java.io.File;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;

import org.apache.commons.io.FileUtils;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
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.input.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;

public class Ocene2 {
	public static final int DEFAULT_N = 1;
	
	public static class Map1 extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
		@Override
		public void map(LongWritable key, Text value, Context context) {
			try {
				String[] split = value.toString().split("\t");
				if (split.length <= 1) {
					// Студент нема ниједан испит.
					return;
				}
				for (String exam : split[1].split(";")) {
					String[] examSplit = exam.split(",");
					context.write(new Text(examSplit[0]), new Text(examSplit[2] + "\t1"));
				}
			} catch (Exception e) {
				// Хватају се све грешке јер Hadoop понекад може да их не испише.
				e.printStackTrace();
			}
		}
	}

	public static class Reduce1 extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {
		@Override
		public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) {
			try {
				int sum = 0;
				int count = 0;
				for (Text value : values) {
					String[] valueSplit = value.toString().split("\t");
					sum += Integer.parseInt(valueSplit[0]);
					count += Integer.parseInt(valueSplit[1]);
				}
				context.write(key, new Text(sum + "\t" + count));
			} catch (Exception e) {
				// Хватају се све грешке јер Hadoop понекад може да их не испише.
				e.printStackTrace();
			}
		}
	}

	public static void job1(String[] args) throws Exception {
		Job job = Job.getInstance();
		job.setJarByClass(Ocene2.class);
		job.setJobName("ocene2-1");

		job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
		job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);

		job.setOutputKeyClass(Text.class);
		job.setOutputValueClass(Text.class);

		job.setMapperClass(Map1.class);
		job.setReducerClass(Reduce1.class);
		job.setCombinerClass(Reduce1.class);

		FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
		FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("ocene2-temp"));

		job.waitForCompletion(true);
	}
	
	public static class Map2 extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
		private static final Text text = new Text("ocene2-text");
		private int N;

		@Override
		public void setup(Context context) {
			N = context.getConfiguration().getInt("N", DEFAULT_N);
		}

		@Override
		public void map(LongWritable key, Text value, Context context) {
			try {
				String[] splitValue = value.toString().split("\t");
				double sum = Double.parseDouble(splitValue[1]);
				double count = Double.parseDouble(splitValue[2]);
				if (count >= N) {
					context.write(text, new Text(splitValue[0] + "\t" + (sum / count)));
				}
			} catch (Exception e) {
				// Хватају се све грешке јер Hadoop понекад може да их не испише.
				e.printStackTrace();
			}
		}
	}

	public static class Reduce2 extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {
		@Override
		public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) {
			try {
				double maxAvg = 0;
				List<String> list = new LinkedList<>();
				for (Text value : values) {
					String[] valueSplit = value.toString().split("\t");
					double avg = Double.parseDouble(valueSplit[1]);
					if (avg > maxAvg) {
						list.clear();
						maxAvg = avg;
					}
					if (avg == maxAvg) {
						list.add(value.toString());
					}
				}
				for (String value : list) {
					context.write(key, new Text(value));
				}
			} catch (Exception e) {
				// Хватају се све грешке јер Hadoop понекад може да их не испише.
				e.printStackTrace();
			}
		}
	}

	public static void job2(String[] args) throws Exception {
		Configuration conf = new Configuration();
		conf.setInt("N", Integer.parseInt(args[2]));

		Job job = Job.getInstance(conf, "ocene2-2");
		job.setJarByClass(Ocene2.class);

		job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
		job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);

		job.setOutputKeyClass(Text.class);
		job.setOutputValueClass(Text.class);

		job.setMapperClass(Map2.class);
		job.setReducerClass(Reduce2.class);

		FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("ocene2-temp"));
		FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

		job.waitForCompletion(true);
	}
	
	public static void main(String[] args) throws Exception {
		FileUtils.deleteDirectory(new File(args[1]));
		FileUtils.deleteDirectory(new File("ocene2-temp"));
		job1(args);
		job2(args);
	}
}

Провера

Следећи садржај датотеке која се прослеђује као први аргумент оба програма може се користити за тестирање:

Pera Peric	predmet1,rok1,6;predmet2,rok1,10;predmet1,rok2,9
Marko Markovic	predmet1,rok1,8;predmet2,rok1,6;predmet3,rok3,9