3、类似于第二题用MapReduce统计文章被引用的次数，描述一下过程 输入如下： 引用文档id 被引用文档id 6451846 123 6451846 456 6451846 123 6451846 789 …………… ………… 要求输出如下 被引用文档id 被引用次数 123 2 456 1 789 1 ………… ……

统计文章被引用的次数可以使用 MapReduce 来实现，具体过程如下：

1. 输入数据的划分：将大规模的引用关系数据划分为多个小数据块，每个数据块的大小通常为 64MB 或 128MB。

2. Map 函数的输入：每个 Map 函数的输入为一条引用关系，例如 "6451846 123"。

3. Map 函数的输出：Map 函数将被引用文档作为键，将值设置为 1，并输出键值对。

4. Shuffle 阶段：将 Map 函数输出的键值对按照键进行排序，并将具有相同键的记录分组在一起，以便 Reduce 函数处理。

5. Reduce 函数的输入：每个 Reduce 函数的输入为一个被引用文档和一个值列表，其中值列表包含该被引用文档被引用的次数。

6. Reduce 函数的输出：Reduce 函数将输入值列表的元素求和，然后将键值对的键设置为被引用文档，值设置为该被引用文档被引用的总次数，并输出键值对。

7. 输出数据的合并：将 Reduce 函数输出的多个结果合并为一个或多个输出文件。

伪代码如下：

Map 函数：

map (key, value):
  emit (value, 1)

Reduce 函数：

reduce (key, values):
  sum = 0
  for each v in values:
    sum += v
  emit (key, sum)

输入数据示例：

6451846	123
6451846	456
6451846	123
6451846	789

输出结果示例：

123	2
456	1
789	1
6451846	4