MapReduce编程实践——WordCount运行实例(c++实现)过程是什么

MapReduce是一种分布式计算模型，通常用于大规模数据处理。在WordCount这个经典的MapReduce示例中，它的步骤可以分为两部分：Map阶段和Reduce阶段。

**Map阶段**：
1. **输入数据分割**：将大文件拆分成小的数据块（键值对），如每一行文本作为键，整个行内容作为值。
2. **映射函数（Mapper）**：每个Mapper接收到一小份数据，通过解析键值对，对值进行处理。在这个阶段，通常会将文本行按照空格或其他分隔符拆分成单词，然后生成一组新的键值对，键是单词，值是1（表示该单词出现一次）。
示例代码（伪C++）：

   for (auto kv : input_data) {
       std::vector<std::pair<string, int>> word_counts;
       string word = kv.first;
       word_counts.push_back({word, 1});
       emit(word_counts);
   }

**Reduce阶段**：
1. **合并键值对**：所有Mapper产生的键值对汇总到Reducer。对于相同的键（即相同的单词），Reducer会累加它们对应的值。
2. **归约函数（Reducer）**：对每个单词及其计数求和，输出最终结果，即单词及其出现次数。
示例代码（伪C++）：

   for (auto pair : grouped_words) {
       if (seen[pair.first]) {
           seen[pair.first] += pair.second;
       } else {
           result.push_back({pair.first, pair.second});
       }
   }