MapReduce编程实践：利用MapReduce编程实现diabetes中的单词个数统计

MapReduce是一种分布式计算模型，由Google开发，用于处理大规模数据集。在糖尿病（Pima Indians Diabetes Dataset）这个例子中，我们可以使用MapReduce来统计文本文件（如病历记录）中每个单词出现的次数。以下是基本的MapReduce步骤：

1. **Map阶段**：
- 输入：包含糖尿病患者信息的文本文件。
- Mapper函数接收每一行数据，将每条记录分割成单词（默认是按照空格分隔），然后对每个单词进行键值对映射，键是单词本身（"word"），值是一个计数器（1）。

   Mapper(key=None, value=None):
       for word in value.split():
           emit(word, 1)  # 将单词和计数1作为键值对发送出去

2. **Shuffle阶段**：
- Shuffle操作将Mapper产生的键值对按键排序并合并，相同键的值会被累积起来。

3. **Reduce阶段**：
- Reducer函数接收来自Mapper的所有相同键的值（这里都是1），并将它们相加，得到每个单词的实际出现次数。

   Reducer(key=None, values=[]):
       count = sum(values)
       emit(key, count)

4. **Output阶段**：
- 输出阶段会把最终的键值对写入到结果文件中，即每个单词及其对应的出现次数。

在实际编程实践中，你需要将上述伪代码嵌入Hadoop Streaming、Apache Spark等框架中，并配置适当的输入和输出路径。这就是利用MapReduce统计单词频率的基本流程。