做一个mapreduce程序

好的，下面我会给你一个简单的 MapReduce 程序示例，它将计算一组数字的平均值。

假设我们有一个包含一系列数字的文件，每个数字占用一行。我们的目标是计算这些数字的平均值。

首先，我们需要编写一个 map 函数，它将读取输入文件中的每个数字，并将其转换为键值对。键是固定的字符串 `"sum"`，值是该数字。这里的思路是为了方便后面的 reduce 函数能够将所有值相加，最终得到总和。

def map_function(file_name: str) -> List[Tuple[str, float]]:
    with open(file_name) as f:
        for line in f:
            yield ("sum", float(line.strip()))

接下来，我们需要编写一个 reduce 函数，它将计算所有值的总和，并将其除以值的数量，从而得到平均值。

def reduce_function(key: str, values: List[float]) -> float:
    if key == "sum":
        total = sum(values)
        count = len(values)
        return total / count
    else:
        raise ValueError(f"Unrecognized key: {key}")

最后，我们将这两个函数传递给 MapReduce 框架的 `map_reduce` 函数。

from typing import List, Tuple

def map_reduce(map_func,
               reduce_func,
               input_files: List[str],
               output_file: str):
    # Step 1: Map
    intermediate_data = []
    for file in input_files:
        intermediate_data.extend(map_func(file))

    # Step 2: Shuffle
    shuffled_data = {}
    for key, value in intermediate_data:
        if key not in shuffled_data:
            shuffled_data[key] = []
        shuffled_data[key].append(value)

    # Step 3: Reduce
    final_data = {}
    for key, values in shuffled_data.items():
        final_data[key] = reduce_func(key, values)

    # Step 4: Write output
    with open(output_file, "w") as f:
        for key, value in final_data.items():
            f.write(f"{key}\t{value}\n")

现在我们可以将这些代码组合在一起，并在命令行中调用 `map_reduce` 函数来运行 MapReduce 作业。

if __name__ == "__main__":
    input_files = ["data.txt"]
    output_file = "output.txt"
    map_reduce(map_function, reduce_function, input_files, output_file)

这个程序将读取名为 `"data.txt"` 的文件，计算其中数字的平均值，并将结果写入名为 `"output.txt"` 的文件中。