如何有效管理MapReduce中的CLEAN FILES？

MapReduce是一种编程模型，用于处理和生成大数据集。在Hadoop中，”files_CLEAN FILES”可能指的是经过MapReduce作业处理后的输出文件，它们通常存储在HDFS（Hadoop分布式文件系统）上，并且是清洗过的数据文件，可供进一步分析或使用。

MapReduce是一种编程模型，用于处理和生成大数据集的并行算法，它由两个主要阶段组成：Map阶段和Reduce阶段，在Map阶段，输入数据被分割成多个独立的块，然后每个块被映射到一个键值对（keyvalue pair），在Reduce阶段，所有具有相同键的值被组合在一起，并应用一个归约函数以生成最终结果。

（图片来源网络，侵删）

以下是一个简单的MapReduce程序示例，用于清理文件名中的空格和其他不需要的字符：

from mrjob.job import MRJob
import re
class FilesCleaner(MRJob):
    def mapper(self, _, line):
        # 提取文件名
        file_name = line.strip()
        # 清理文件名，移除空格和非字母数字字符
        cleaned_file_name = re.sub(r'W+', '', file_name)
        # 输出清理后的文件名及其长度
        yield cleaned_file_name, len(cleaned_file_name)
    def reducer(self, key, values):
        # 计算每个清理后的文件名的平均长度
        total_length = sum(values)
        count = len(values)
        average_length = total_length / count
        yield key, average_length
if __name__ == '__main__':
    FilesCleaner.run()

在这个示例中，我们首先导入了mrjob库，它是一个用于编写和运行MapReduce作业的Python库，我们定义了一个名为FilesCleaner的类，该类继承自MRJob。

在mapper方法中，我们从输入行中提取文件名，并使用正则表达式清理文件名，移除其中的空格和非字母数字字符，我们将清理后的文件名作为键，文件名的长度作为值输出。

在reducer方法中，我们接收到相同键的所有值（即所有清理后的文件名的长度），并计算它们的总和和数量，我们计算平均长度并将其作为结果输出。

我们在脚本的主入口处调用FilesCleaner.run()来运行MapReduce作业。