题目：

这个程序的原理是这样的。假如有一个边长为1的正方形。以正方形的一个端点为圆心，以1为半径，画一个圆弧，于是在正方形内就有了一个直角扇形。在正方形里随机生成若干的点，则有些点是在扇形内，有些点是在扇形外。正方形的面积是1，扇形的面积是0.25*Pi。设点的数量一共是n，扇形内的点数量是nc，在点足够多足够密集的情况下，会近似有nc/n的比值约等于扇形面积与正方形面积的比值，也就是nc/n= 0.25*Pi/1，即Pi = 4*nc/n。

实现思路：

通过map读入文件，文件内容为投掷次数，暂时设定为100次，共10次。

然后map中，生成随机数，即x y点的坐标，计算点到（0,0）的距离，如果小于1加入到计数器in中，大于1则加入计数器out中，然后计算出pi值

reduce中，将求得的pi值再次进行求平均值。

代码如下

 

package Demo3;/** * @author  星际毁灭 * 使用算法随机生成xy的坐标 * */public class Pi {    static int digit = 40;    private int[] bases= new int[2];    private double[] baseDigit = new double[2];    private double[][] background = new double[2][digit];    private long index;        Pi(int[] base) {        bases = base.clone();        index = 0;         for(int i=0; i

 

package Demo3;import java.io.IOException;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.io.IntWritable;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.Reducer.Context;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;import Demo1.WordCountTest;/** * @author 星际毁灭 * 求pi的值 *  * */public class GetPoint {    public static class Map extends Mapper