wordcount代码

WordCount是一种简单的分布式计算程序，通常用于Hadoop MapReduce框架，它的目的是统计给定文本文件中每个单词出现的次数。基本步骤如下：

1. **Map阶段**：在这个阶段，数据被分成小块，并由mapper函数处理。每个mapper会接收行数据，对每一行进行分词，然后生成键值对，键是单词，值是一个1（表示该单词出现了一次）。

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

2. **Shuffle阶段**：Mapper产生的键值对会被排序并发送到Reducer。Hadoop的shuffle机制将所有具有相同键的值聚集在一起。

3. **Reduce阶段**：Reducer函数接受的是键及其对应的值列表，它会对这些值进行累加，得到每个单词的实际计数。

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

4. **输出结果**：最后，Reducer输出的结果就是每个单词及其出现的总次数。

WordCount是一个基础示例，展示了如何通过MapReduce模型处理大量数据，但它也有其局限性，例如无法处理复杂的分析任务，因为它仅支持简单的键值对操作。