map输入hello world bye world

map是C++标准库中的一个关联容器，它提供了一种键值对的映射关系。在map中，每个键都是唯一的，而值可以重复。你可以使用map来存储和访问键值对。

对于你提供的输入"hello world bye world"，我们可以使用map来统计每个单词出现的次数。以下是一个示例代码：

#include <iostream>
#include <map>
#include <sstream>

int main() {
    std::string input = "hello world bye world";
    std::map<std::string, int> wordCount;

    std::istringstream iss(input);
    std::string word;
    while (iss >> word) {
        wordCount[word]++;
    }

    // 输出每个单词及其出现次数
    for (const auto& pair : wordCount) {
        std::cout << pair.first << ": " << pair.second << std::endl;
    }

    return 0;
}

运行以上代码，输出结果为：

bye: 1
hello: 1
world: 2

这表示"bye"出现了1次，"hello"出现了1次，"world"出现了2次。

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test.txt内容如下： Hello World Bye World Hello Hadoop Bye Hadoop Bye Hadoop Hello Hadoop 要求画出完整的Mapreduce过程。图片上传

很抱歉，我无法上传图片。但是我可以为您解释一下MapReduce过程。

MapReduce是一种分布式计算模型，用于处理大规模数据集。它将数据分成多个块，然后在多个计算机上并行处理这些块。MapReduce过程包括两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。

假设我们要对test.txt文件中的单词进行计数。下面是完整的MapReduce过程：

1. Map阶段

- 输入：test.txt文件
- 输出：(单词, 1)键值对

在Map阶段，我们需要将输入文件分成多个块，并在多个计算机上并行处理这些块。对于每个块，我们需要执行以下步骤：

- 读取块中的每一行。
- 对于每一行，将其拆分成单词。
- 对于每个单词，输出(单词, 1)键值对。

例如，对于第一行"Hello World"，我们需要输出以下键值对：

(Hello, 1)
(World, 1)

2. Shuffle阶段

在Map阶段输出的键值对需要按照键进行排序，并将相同键的值合并在一起。这个过程称为Shuffle阶段。

3. Reduce阶段

- 输入：(单词, [1, 1, 1, ...])键值对
- 输出：(单词, 总计数)键值对

在Reduce阶段，我们需要对每个单词的计数进行汇总。对于每个单词，我们需要执行以下步骤：

- 对于每个(单词, [1, 1, 1, ...])键值对，将值相加得到总计数。
- 输出(单词, 总计数)键值对。

例如，对于单词"Hello"，我们需要将所有(Hello, 1)键值对的值相加，得到总计数。

这就是完整的MapReduce过程。

以WordCount为例，简述MapReduce的执行过程。假设输入为“1.Hello world by world”, “2. Hello Hadoop by Hadoop”, “3. Bye Hadoop hello Hadoop”

MapReduce的执行过程大致可以分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。下面以WordCount为例，简述MapReduce的执行过程：

1. Map阶段

Map阶段的任务是将输入数据按照一定的方式划分成若干个小块，然后将这些小块交给不同的计算节点进行并行计算。在WordCount中，我们可以将每一行作为一个小块，将每一个单词作为一个键，将其出现的次数作为对应的值，然后将这些键值对传递给Reduce节点进行后续的计算。假设有3个Map节点，那么Map阶段的执行过程如下：

- Map节点1处理输入“1.Hello world by world”

将其划分成若干个小块，按照键值对<Hello,1>、<world,1>、<by,1>、<world,1>的格式输出。

- Map节点2处理输入“2. Hello Hadoop by Hadoop”

将其划分成若干个小块，按照键值对<Hello,1>、<Hadoop,1>、<by,1>、<Hadoop,1>的格式输出。

- Map节点3处理输入“3. Bye Hadoop hello Hadoop”

将其划分成若干个小块，按照键值对<Bye,1>、<Hadoop,1>、<hello,1>、<Hadoop,1>的格式输出。

2. Reduce阶段

Reduce阶段的任务是将Map阶段输出的键值对进行聚合，相同键的值进行累加，然后输出最终的结果。在WordCount中，我们可以将相同单词的键值对进行聚合，将其出现的次数进行累加，然后输出最终的结果。假设有2个Reduce节点，那么Reduce阶段的执行过程如下：

- Reduce节点1处理键值对<Bye,1>、<Hadoop,2>、<Hello,2>、<by,1>

将相同单词的键值对进行聚合，将其出现的次数进行累加，然后输出键值对<Bye,1>、<Hadoop,2>、<Hello,2>、<by,1>的结果。

- Reduce节点2处理键值对<world,2>、<hello,1>

将相同单词的键值对进行聚合，将其出现的次数进行累加，然后输出键值对<world,2>、<hello,1>的结果。

最终的输出结果为：

- Bye 1
- Hadoop 2
- Hello 2
- by 1
- world 2
- hello 1