使用Python编写MapReduce程序,实现以下功能:截取url字段中的域名,并统计各域名的

在Python中，我们可以使用Hadoop的分布式计算框架（如Apache Hadoop MapReduce）来实现类似的功能。但是，由于实际环境中我们需要在HDFS上运行，这里我们将在本地模拟环境演示如何编写一个简单的MapReduce程序。首先确保已安装`mrjob`库（一个Python MapReduce框架，简化了在Hadoop上编写MR程序的过程）。

from mrjob.job import MRJob
from mrjob.step import MRStep

class DomainCount(MRJob):
    def mapper(self, _, line):
        # 解析每一行数据，提取URL字段
        fields = line.strip().split(',')
        url = fields[0]
        
        # 截取域名部分并作为键，保留全连接作为值
        domain = url.split('//')[-1].split('/')[0]  # 假设默认协议为http，如果为https，则去掉'http://'
        yield domain, 1

    def reducer(self, key, counts):
        # 统计每个域名出现的次数
        yield key, sum(counts)

if __name__ == '__main__':
    DomainCount.run()

在这个脚本中：
- `mapper`函数负责处理原始数据，对于每一行，它会提取URL字段并截取域名部分，生成`(domain, 1)`这样的键值对，表示该域名出现一次。
- `reducer`函数接收所有关于同一个域名的键值对，累加它们的值（即次数）。

要在命令行中运行这个程序，你需要提供CSV文件的路径：

python domain_count.py input_data.csv > output.txt

其中`input_data.csv`是你的原始数据源，`output.txt`将会存储结果。

相关问题：
1. 如何在实际Hadoop集群上部署这个MapReduce程序？
2. 如果输入数据非常大，如何优化Mapper和Reducer的性能？
3. 有没有办法改进这个程序，使其能够处理不同类型的URL（比如有https）？