输入20150102 x这样的文件怎么进行mapreduce合并，举例

假设我们有多个形如“20150102 x”的文件需要进行合并，其中“20150102”是日期，而“x”是一个字符串。我们可以使用MapReduce来将这些文件合并成一个大文件，并按日期对其进行排序。以下是一个简单的MapReduce示例：

1. 将输入文件分成大小相等的块。
2. 在每个块上运行Map函数，生成键值对列表。键是日期，值是字符串。
3. 将相同键的键值对发送到同一个Reducer节点。
4. 在每个Reducer节点上，将所有值按日期排序，并将它们写入输出文件中。

例如，假设我们有三个文件，分别包含以下内容：

文件1：
20150102 a
20150103 b
20150104 c

文件2：
20150102 d
20150103 e
20150104 f

文件3：
20150102 g
20150103 h
20150104 i

我们可以使用以下Map函数：

def map_function(file_name):
    with open(file_name, 'r') as f:
        for line in f:
            date, string = line.strip().split()
            yield date, string

这个Map函数将每行拆分成日期和字符串，并将它们作为键值对返回。

我们可以使用以下Reduce函数：

def reduce_function(date, strings):
    sorted_strings = sorted(strings)
    return '\n'.join([f"{date} {string}" for string in sorted_strings])

这个Reduce函数将日期和字符串列表作为输入，并将字符串按字典顺序排序。它然后将日期和已排序字符串的列表组合成一个字符串，并返回这个字符串。

最后，我们可以使用Hadoop或其他MapReduce框架来运行这个作业，并将输出写入单个文件中。该文件将按日期排序，并包含所有输入文件中的字符串。