使用pyhthon实现MapReduce词频统计的步骤

在Python中实现MapReduce模型进行词频统计，通常涉及以下几个步骤：

1. **Map阶段**：
- 定义Mapper函数，这个函数接收输入的一行文本作为参数。
- 对文本进行处理，如分割成单词列表，并对每个单词执行键值对操作（例如，键是单词本身，值为1），这是map操作的核心部分。
- 输出键值对，比如 `(word, 1)`。

def mapper(line):
    words = line.split()
    for word in words:
        yield word, 1

2. **Shuffle阶段**：
- 将Map阶段产生的键值对按照键排序并分组。在Python中，由于内置的`sorted()`函数可以处理Key-Value对，这一步通常是自动完成的。

3. **Reduce阶段**：
- 定义Reducer函数，它接收一组具有相同键的值作为输入。
- 对这些值进行累加，计算出对应单词的实际频率。
- 最终输出是每个唯一单词及其频率。

from functools import reduce

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

4. **合并结果**：
- 如果数据量很大，可能会通过多次迭代（reduce step）来减少内存开销。每轮迭代后，将结果存储到文件或数据库中，直到所有Reduce任务完成。
- 最后，将所有Reducer的结果加载回来，得到完整的词频统计。

5. **读取结果**：
- 可能需要编写一个迭代器或直接从存储系统读取，来查看最终的词频统计结果。

# 模拟合并结果
final_word_count = {}
for key, value in all_reducer_results:
    final_word_count[key] = value

print(final_word_count)