mapreduce编程数值求和

MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大数据）的并行运算。在MapReduce编程模型中，一个MapReduce作业（或者任务）通常会分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。Map阶段处理输入数据，而Reduce阶段对Map阶段的结果进行汇总。

当我们用MapReduce进行数值求和时，通常会遵循以下步骤：

1. **Map阶段**：在Map函数中，我们处理输入的数据集，每处理一条数据，就输出一个中间键值对（key-value pair），其中键通常为固定值（比如1），值为需要求和的数值。例如，如果我们要计算文本文件中每个单词出现的次数，Map阶段会输出形如(word, 1)的键值对。

2. **Shuffle阶段**：这是Map和Reduce之间的自动过程。系统会根据Map输出的键（key），将具有相同键的中间结果从不同的Map任务中收集到一起，并发送到同一个Reduce任务。

3. **Reduce阶段**：在Reduce函数中，系统会把具有相同键的所有值（values）聚合起来，通常是进行累加。对于数值求和，Reduce函数会对所有来自Map阶段的数值进行求和操作。

例如，如果我们使用MapReduce来计算一个数字列表的总和，Map函数可能会输出像(1, 数字值)这样的中间键值对。在Reduce阶段，所有键为1的值会被累加起来，得到最终的求和结果。

以下是一个简单的MapReduce伪代码示例，用于数值求和：

def map(document):
    for number in document:
        emit_intermediate(1, number)

def reduce(key, values):
    sum = 0
    for value in values:
        sum += value
    emit(key, sum)