mapreduce实现wordcount案例，用visual studio写c语言

MapReduce是一种分布式计算模型，通常用于大规模数据集处理，它将复杂的任务分解成一系列简单的操作，如映射(map)和规约(reduce)，并分布到集群中的节点上并行执行。WordCount是一个经典的MapReduce示例，用于统计文本文件中单词的频率。

在Visual Studio中用C语言实现WordCount并不直接支持MapReduce框架，因为C++或C#更适合编写Hadoop MapReduce应用，而Hadoop本身提供了一个称为Hadoop Streaming的工具，允许用户用任何可以读取标准输入和写入标准输出的语言编写Map和Reduce函数。

以下是简化的步骤：

1. **定义Mapper**：
- C/C++程序会接收每一行文本作为输入，然后对每一行进行分词，输出键值对，键是单词，值是1。

   #include <stdio.h>
   int mapper(char* line, void* context) {
       char* word = strtok(line, " ");
       while (word != NULL) {
           printf("%s\t1\n", word); // 输出键值对（单词：1）
           word = strtok(NULL, " ");
       }
       return 0;
   }

2. **定义Reducer**：
- Reducer收集所有关于同一单词的计数，并将其合并。

   #include <stdio.h>
   void reducer(char* key, int value, void* context) {
       printf("%s\t%d\n", key, value); // 输出最终结果（单词：计数值）
   }

3. **调用Hadoop Streaming**：
- 使用`hadoop jar hadoop-streaming.jar`命令运行程序，指定mapper和reducer脚本，以及输入和输出路径。

4. **配置文件**：
- 编写`job.xml`配置文件，指定Mapper和Reducer的全限定名。

由于Visual Studio不是Hadoop Streaming的标准环境，实际编写时可能需要借助Hadoop的命令行工具或外部工具来构建和提交作业。对于初学者来说，建议使用专门的Hadoop IDE或者云服务提供的开发环境，如Eclipse with Hadoop插件等。