MapReduce案例----影评分析（年份，电影id，电影名字，平均评分）

好的，这是一个很常见的MapReduce案例。

首先，我们需要将数据集按照年份和电影id进行分组。Map阶段的输出为(key, value)格式，其中key为(year, movie_id)，value为rating。

接下来，Reduce阶段需要对每个年份和电影id的所有评分进行平均值计算。Reduce阶段的输入为(key, values)格式，其中key为(year, movie_id)，values为该年份和电影id的所有评分。Reduce阶段的输出为(year, movie_id, movie_name, average_rating)格式，其中movie_name为该电影的名字，average_rating为该电影在该年份的平均评分。

具体实现过程中，可以使用Hadoop框架中的MapReduce组件，将Map和Reduce函数分别实现。在Map函数中，可以使用Java或者Python编写代码，将每个评分按照(year, movie_id)作为key，rating作为value输出。在Reduce函数中，可以对values进行平均值计算，并且通过电影id查询电影名字，最终输出(year, movie_id, movie_name, average_rating)格式的结果。

以上就是一个简单的MapReduce案例——影评分析的实现过程。