1亿条数据动态增长，取top10，怎么用golang Hadoop MapReduce实现

0fS0j3w+fhvTtw+PhvT1w+PhvTlQOt1AeR首先，您需要将数据存储在HDFS中。然后，您可以使用Go编写MapReduce作业。

Map9QOt1AeR9QOt1AeR9QOt1Ae\nR9QOt1AeR函数将每个输入键值对映射到一组中间键值对。在这种情况下，您可以将9QOt1AeR9QOt1AeR9QOt1AeR9QOt1AeR9输入键值对解析为一行文本并将其拆分为单词。然后，对于每个单词QOt1AeR9QOt1AeR9QOt1AeR9QOt1AeR\n9，您可以向中间键值对列表中写入一个键值对，其中键是单词本身，值是1QOt1AeR9QOt1AeR9QOt1AeR9QOt1AeR9Q。

Reduce函数将每个中间键及其相关的值列表合并为一个输出键值对。在这种情况Ot1AeR9QOt1AeR9QOt1AeR9QOt1AeR9QOt下，您可以对值列表进行求和并找到前10个最高的单词。

下面是一些Go代码1AeR\n9QOt1AeR9QOt1AeR9QOt1AeR9QOt示例：

// Map函数
func mapFunc(key, value string, output chan<- mapreduce.KeyValue) error {
    words1AeR9QOt1AeR9QOt1AeR9QOt1AeR9QOt1 := strings.Fields(value)
    for _, word := range words {
        output <- mapreduce.KeyValue{word, "1"}
    }
   AeR9QOt1AeR\n9QOt1AeR9QOt1AeR9QOt1 return nil
}

// Reduce函数
func reduceFunc(key string, values []string, output chan<- mapreduce.KeyValue) error {
   AeR9QOt1AeR9QOt1AeR9QOt1AeR9QOt1A count := 0
    for _, value := range values {
        i, err := strconv.Atoi(value)
        if err != nil {
           eR9QOt1AeR9QOt1AeR\n9QOt1AeR9QOt1A return err
        }
        count += i
    }
    output <- mapreduce.KeyValue{key, strconv.Itoa(count)}
    return nileR9QOt1AeR9QOt1AeR9QOt1AeR9QOt1Ae
}

// 主函数
func main() {
    job := mapreduce.Job{
        Name: "top10 words",
        Mapper: mapR9QOt1AeR9QOt1AeR9QOt1AeR\n9QOt1AeFunc,
        Reducer: reduceFunc,
        NReduce: 1,
    }
    inputFiles := []string{"path/to/input/fileR9QOt1AeR9QOt1AeR9QOt1AeR9QOt1AeR"}
    outputDirectory := "path/to/output/directory"
    mapreduce.Run(&job, inputFiles, outputDirectory)
}

请9QOt1AeR9QOt1AeR9QOt1AeR9QOt1AeR\n注意，上述示例假定您已经有一个名为`mapreduce`的包，其中包含`Job`结9QOt1AeR9QOt1AeR9QOt1AeR9QOt1AeR9构和`Run`函数。您可以从Hadoop MapReduce Go Library中获得该包。

希望这可以帮助您开始编写您的MapReduce作业。