mapreduce词频统计

MapReduce是一种分布式计算模型，常用于大规模数据处理。在MapReduce中，词频统计可以通过以下步骤完成:

1. Map阶段：将输入文本分成若干个小块，每个块由一个Map任务处理。Map任务的输入为一段文本，输出为一组键值对，其中键为单词，值为1。

2. Shuffle阶段：将Map任务输出的键值对按照键进行排序，并将同一键的值合并，得到一组新的键值对。

3. Reduce阶段：每个Reduce任务处理一组键值对，将同一键的值相加，得到该键的频次。

下面是一个简单的MapReduce程序实现词频统计：

Map阶段：

def mapper(text):
    words = text.split()  # 将文本分割成单词
    result = [(word, 1) for word in words]  # 将每个单词映射为一个键值对
    return result

Shuffle阶段：

def reducer(key, values):
    count = sum(values)  # 对同一键的值进行求和
    return (key, count)

完整的MapReduce程序：

from multiprocessing import Pool

def mapper(text):
    words = text.split()
    result = [(word, 1) for word in words]
    return result

def reducer(key, values):
    count = sum(values)
    return (key, count)

def wordcount(texts):
    pool = Pool()  # 创建进程池
    map_results = pool.map(mapper, texts)  # Map阶段
    shuffle_results = {}
    for result in map_results:
        for key, value in result:
            if key in shuffle_results:
                shuffle_results[key].append(value)
            else:
                shuffle_results[key] = [value]
    reduce_results = pool.starmap(reducer, shuffle_results.items())  # Reduce阶段
    pool.close()
    pool.join()
    return reduce_results

以上程序将输入文本分成多个块，并使用进程池并行处理。Map结果使用字典进行合并，Reduce结果使用列表存储。程序返回一个列表，列表中每个元素为一个键值对，表示一个单词的频次。