mapreduce分析该城市中每个区域的污染情况 输入：一个输入文本文件含有该城市不同区域每天的PM10数据 例如：Luoyang,zone1,2021-01-01,20.5 Luoyang,zone2,2021-01-01,30.1 Luoyang,zone1,2021-01-02,60.2 Luoyang,zone2,2021-01-02,20.4 Luoyang,zone1,2021-01-03,55.5 Luoyang,zone2,2021-01-03,52.5 显示每个区域PM10超过50ug/m3的天数 例如：（zone1,2） (zone2,1)

好的，这个问题可以使用MapReduce来解决。以下是MapReduce的实现：

Mapper函数：

def mapper(_, line):
    city, zone, date, pm10 = line.strip().split(',')
    yield zone, float(pm10)

Reducer函数：

def reducer(zone, pm_list):
    count = 0
    for pm in pm_list:
        if pm > 50:
            count += 1
    yield zone, count

在MapReduce中，Mapper函数将输入文件中的每一行数据转换为(key, value)键值对，其中key为区域名称，value为PM10浓度。Reducer函数接收Mapper函数输出的(key, value)键值对列表，对于每个区域计算PM10超过50ug/m3的天数，然后将结果输出为(key, value)键值对，其中key为区域名称，value为PM10超过50ug/m3的天数。

你可以使用Hadoop或其他MapReduce框架来运行这个程序，并传入输入文本文件的路径，在程序运行完成后，你将会得到每个区域的污染情况。