mapreduce统计单词个数

MapReduce 是一种用于大规模数据处理的编程模型。在 MapReduce 中，数据被分成许多小块，每个小块都可以在不同的计算节点上并行处理。MapReduce 模型由两个主要的阶段组成：Map 阶段和 Reduce 阶段。

下面是使用 MapReduce 统计单词个数的过程：

1. Map 阶段：从输入数据中读取每个单词，然后对每个单词进行处理，将其转换为键-值对的形式。键是单词本身，值是 1。

2. Shuffle 阶段：将所有键-值对按照键进行排序并将相同的键的值合并起来，形成一个键值对列表。

3. Reduce 阶段：对每个键值对列表进行操作，将键相同的所有值相加，得到每个单词的总计数。

下面是使用 Python 实现的 MapReduce 统计单词个数的代码：

from mrjob.job import MRJob

class MRWordCount(MRJob):

    def mapper(self, _, line):
        # 将一行文本分割成单词
        words = line.split()
        # 生成键-值对，每个单词的计数为 1
        for word in words:
            yield word, 1

    def reducer(self, word, counts):
        # 对于每个单词，将所有计数相加
        yield word, sum(counts)

if __name__ == '__main__':
    MRWordCount.run()

这个代码使用了 mrjob 库，它是一个用于在 Hadoop 或者 EMR 上运行 MapReduce 作业的 Python 库。在这个例子中，mapper 函数将每一行文本转换为键-值对，reducer 函数对于每个单词将其计数相加，得到最终的结果。