MapReduce 著名例子：Word Count（词频统计）
概述
MapReduce 是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算，它由两个主要操作组成：Map（映射）和 Reduce（归约），Word Count 是 MapReduce 模型的一个经典例子，用于统计文本中每个单词的出现次数。
工作原理
1、Map 阶段：
输入：文本文件。
处理：将文本文件分割成多个小文件（通常称为“切片”）。
输出：每个切片输出一个键值对，其中键为单词，值为1。
2、Shuffle 阶段：
输入：Map 阶段输出的所有键值对。
处理：将相同键的值进行合并。
输出：键值对按键排序。
3、Reduce 阶段：
输入：Shuffle 阶段输出的键值对。
处理：对于每个键，将所有值相加。
输出：键值对，其中键为单词，值为该单词的总出现次数。
代码示例（Python）
Map 函数
def map_function(line):
words = line.split()
for word in words:
yield word, 1
Reduce 函数
def reduce_function(word, counts):
return word, sum(counts)
主函数
def word_count(input_file):
# 读取文件，执行 Map 操作
with open(input_file, 'r') as file:
mapped_data = map(map_function, file)
# Shuffle 和 Reduce 操作
reduced_data = {}
for word, count in mapped_data:
if word in reduced_data:
reduced_data[word] += count
else:
reduced_data[word] = count
return reduced_data
调用函数
input_file = 'input.txt'
result = word_count(input_file)
for word, count in result.items():
print(f"{word}: {count}")
应用场景
Word Count 例子展示了 MapReduce 在处理大规模数据集时的强大能力，除了词频统计，MapReduce 还广泛应用于以下场景：
数据挖掘：社交网络分析、文本挖掘等。
网络爬虫：网页内容抓取、网页结构分析等。
图处理：社交网络图分析、网页链接分析等。
Word Count 是 MapReduce 模型的经典例子，它展示了如何利用 MapReduce 进行大规模数据集的并行处理，通过 Map 和 Reduce 两个操作，MapReduce 可以有效地处理各种数据分析和处理任务。
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