mapreduce算法 求最大值

在 MapReduce 中求最大值可以使用以下算法：

1. Map 阶段：将数据分为若干份，每个 Map 函数处理一份数据，输出该份数据的最大值。

2. Shuffle 阶段：将 Map 输出的结果根据 Key 进行排序，将同一个 Key 的结果发送给同一个 Reduce 函数。

3. Reduce 阶段：对于每个 Key，Reduce 函数将接收到该 Key 对应的所有最大值，然后输出这些最大值中的最大值。

具体实现可以参考以下伪代码：

Map 函数：

map(key, value):
    # 将数据分为若干份，每个 Map 函数处理一份数据
    for each v in value:
        # 输出该份数据的最大值
        emit("max", v)

Reduce 函数：

reduce(key, values):
    max_value = None
    # 对于每个 Key，Reduce 函数将接收到该 Key 对应的所有最大值
    for v in values:
        # 输出这些最大值中的最大值
        if max_value is None or v > max_value:
            max_value = v
    emit(key, max_value)

在这个算法中，Map 函数的输出 Key 都是相同的，即 "max"，这是为了将所有最大值发送到同一个 Reduce 函数中。Reduce 函数的输出 Key 可以是任意值，因为最后输出的只有一个值，即最大值。