如何解读MapReduce单词统计脚本中的注释？

MapReduce 是一种编程模型，用于处理大量数据，在 MapReduce 中，任务被分成两个阶段：Map 和 Reduce，Map 阶段将输入数据拆分成多个独立的数据块，然后并行处理这些数据块，Reduce 阶段将所有 Map 阶段的输出合并成一个最终结果。

下面是一个使用 Python 编写的 MapReduce 单词统计脚本的注释，这个脚本的主要目标是统计一个文本文件中每个单词出现的次数。

导入必要的库
from collections import defaultdict
import sys
Map 函数
def map_func(document, _):
    # 初始化一个默认字典来存储单词计数
    word_count = defaultdict(int)
    # 读取文件内容
    for line in document:
        # 将每一行分割成单词
        words = line.strip().split()
        # 对每个单词进行计数
        for word in words:
            word_count[word] += 1
    # 返回单词计数
    return word_count.items()
Reduce 函数
def reduce_func(word, values):
    # 对每个单词的出现次数进行累加
    return (word, sum(values))
主函数
if __name__ == "__main__":
    # 使用 MapReduce 库进行处理
    MRJob.run()

在这个脚本中，我们首先导入了必要的库，然后定义了map_func 和reduce_func 函数。map_func 函数负责读取文档，并将每一行分割成单词，然后对每个单词进行计数。reduce_func 函数则负责对每个单词的出现次数进行累加。

在主函数中，我们使用MRJob.run() 来运行 MapReduce 任务，这个函数会自动处理 Map 和 Reduce 阶段的所有细节，包括数据的分发、收集和组合。

这个脚本的输入应该是一个或多个文本文件，每行包含一些单词，输出则是每个单词及其在所有输入文件中的总出现次数。