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在本次实战中，我们的目标是利用Apache Hadoop的MapReduce框架来处理和分析学生成绩数据。具体来说，我们将计算一个包含五名学生五门科目成绩的数据集的总分和平均分。这个过程包括在云主机上准备数据，将成绩数据存储为文本文件，并在HDFS上设定输入目录。接着，我们使用IntelliJ IDEA创建一个Maven项目，并添加必要的Hadoop和JUnit依赖。

我们将实现两个关键的MapReduce类：ScoreMapper和ScoreReducer。ScoreMapper类负责将输入数据映射为键值对，其中键是学生的姓名，值是对应的成绩。ScoreReducer类则负责接收来自Mapper的输出，计算每个学生的总分和平均分，并以指定的格式输出结果。

最后，我们将通过ScoreDriver类配置并运行MapReduce任务，并通过HDFS Shell命令查看结果文件内容。这个实战项目旨在帮助参与者深入理解MapReduce框架的工作原理，以及如何应用于实际的数据处理任务中，特别是学生成绩的统计分析。通过这个项目，参与者将能够掌握MapReduce编程模型，以及如何在分布式环境中处理大规模数据集。