MapReduce案例----影评分析（年份，电影id，电影名字，平均评分）

好的，这是一个很好的问题。下面是一个简单的MapReduce程序，用于对电影评论数据进行分析，以获取每年电影的平均评分。

首先，这是一个Map函数的伪代码：

def map(line):
    year, movie_id, title, rating = parse_line(line)
    emit(year, (movie_id, title, rating))

这个Map函数将每行数据解析为年份，电影ID，电影名称和评分，并将它们作为键值对发出，其中年份是键，元组(movie_id, title, rating)是值。

接下来是Reduce函数的伪代码：

def reduce(year, values):
    total_rating = 0
    count = 0
    for movie_id, title, rating in values:
        total_rating += rating
        count += 1
    average_rating = total_rating / count
    emit(year, (movie_id, title, average_rating))

这个Reduce函数对于每个年份计算所有电影的平均评分，并将结果作为元组(movie_id, title, average_rating)发出，其中年份是键。

最后，这是一个简单的驱动程序，用于运行MapReduce作业：

job = MapReduceJob()
job.add_input_path('/path/to/input')
job.set_mapper(map)
job.set_reducer(reduce)
job.add_output_path('/path/to/output')
job.run()

请注意，这只是一个简单的示例程序，需要根据实际情况进行调整和改进。