写一个案例理解MapReduce编程模型

MapReduce是一种分布式计算模型，最初由Google开发，用于处理大量数据集。它将复杂的计算任务分解成两个主要阶段：映射（Map）和规约（Reduce）。下面是一个简单的Word Count（单词计数）案例，来理解这个模型的工作原理：

假设我们有一个文本文件，需要统计每个单词出现的次数。这是一个典型的MapReduce过程：

1. **映射（Map）**:
- 输入：原始文本文件中的每一行
- 输出：键值对，键是单词，值是1（因为每出现一次就计1次）
示例代码片段（伪代码）：

     map(line) -> (word, 1)

2. **分片（Shuffle）**:
- 映射后的键值对按照键进行排序并分配到不同的reduce任务，以便相同的键可以聚集在一起。

3. **规约（Reduce）**:
- 输入：一组具有相同键的键值对
- 输出：键对应的值相加的结果，即单词及其出现总次数
示例代码片段：

     reduce(key, [value1, value2, ...]) -> (key, sum(value1, value2, ...))

4. **合并结果**:
- Reduce阶段完成后，所有任务的结果会被汇总得到最终的单词计数结果。