如何在MapReduce框架下有效统计记录数？

MapReduce是一种编程模型，用于处理和生成大数据集的并行算法，它由两个阶段组成：Map阶段和Reduce阶段，在统计记录数的场景中，我们可以使用MapReduce来计算输入数据集中的总记录数。

以下是一个MapReduce统计记录数的样例代码：

from mrjob.job import MRJob
class MRCountRecords(MRJob):
    def mapper(self, _, line):
        # 输出键值对，键为固定字符串'count'，值为1
        yield 'count', 1
    def reducer(self, key, values):
        # 对于每个键（这里是'count'），计算其对应的值的总和
        total = sum(values)
        yield key, total
if __name__ == '__main__':
    MRCountRecords.run()

代码解释：

1、导入mrjob.job模块中的MRJob类。

2、定义一个名为MRCountRecords的类，继承自MRJob。

3、在MRCountRecords类中定义mapper方法，该方法接收两个参数：一个是键（在这里我们不关心键，所以用下划线表示），另一个是行数据，对于每一行数据，我们输出一个键值对，键为固定字符串’count’，值为1，这样，我们就可以在后续的Reduce阶段对所有值为1的键进行计数。

4、定义reducer方法，该方法接收两个参数：一个是键，另一个是该键对应的所有值的列表，在这个例子中，我们只有一个键’count’，所以我们只需要计算这个键对应的值的总和，即记录数。

5、在__main__部分，运行MRCountRecords类的run方法来启动MapReduce作业。

要运行此代码，你需要安装mrjob库，并将上述代码保存为count_records.py文件，你可以在命令行中使用以下命令运行MapReduce作业：

python count_records.py input_file.txt

其中input_file.txt是包含你要统计记录数的数据的文件，执行完毕后，你将在控制台看到输出的结果，显示总记录数。