如何编写高效MapReduce文本分类代码实现文本分类任务？

导入Hadoop的MapReduce库
from mrjob.job import MRJob
from mrjob.step import MRStep
from mrjob.job import MRJobStep
定义一个MapReduce作业类
class MRTextClassification(MRJob):
    def steps(self):
        return [
            MRStep(mapper=self.mapper_get_words,
                   reducer=self.reducer_count_words)
        ]
    def mapper_get_words(self, _, line):
        # 将每一行文本分割成单词，并返回单词和1的键值对
        words = line.split()
        for word in words:
            yield word.lower(), 1
    def reducer_count_words(self, word, counts):
        # 对每个单词的计数求和
        yield word, sum(counts)
运行MapReduce作业
if __name__ == '__main__':
    MRTextClassification.run()

代码解释：

1、导入库：

mrjob.job 提供了定义MapReduce作业的基本类。

mrjob.step 提供了定义作业步骤的类。

mrjob.job 提供了作业步骤的基本类。

2、定义作业类：

MRTextClassification 继承自MRJob 类。

3、定义步骤：

steps 方法返回一个包含一个步骤的列表，每个步骤是一个MRStep 对象。

mapper_get_words 方法是映射函数，它将输入行分割成单词，并返回单词和计数的键值对。

reducer_count_words 方法是减少函数，它对每个单词的计数求和。

4、映射函数：

mapper_get_words 接收输入行，分割成单词，并转换为小写以实现不区分大小写的分类。

5、减少函数：

reducer_count_words 接收一个单词和其计数列表，返回单词和总计数。

6、运行作业：

如果脚本作为主程序运行，它将执行MRTextClassification.run() 方法来启动作业。

这个示例仅展示了如何使用MapReduce对文本进行简单的词频统计，实际的文本分类任务可能需要更复杂的预处理和特征提取步骤，以及不同的分类算法。