2024年最全软件设计模式：MapReduce模式详解与Go实现，2024年最新字节跳动Golang金三银四解析

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由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新

for \_, word := range words {
	frequency[word]++
}
ch <- frequency

}

// Reduce函数
func Reduce(frequencies []map[string]int) map[string]int {
result := make(map[string]int)
for _, freq := range frequencies {
for word, count := range freq {
result[word] += count
}
}
return result
}

func main() {
documents := []string{“apple banana”, “apple orange”, “banana orange”, “banana”}

// 创建一个缓冲channel，大小与documents数量相同
ch := make(chan map[string]int, len(documents))

var wg sync.WaitGroup

// 分配任务到goroutine
for \_, doc := range documents {
	wg.Add(1) // 在启动goroutine之前增加计数
	go func(doc string) {
		defer wg.Done()
		words := strings.Fields(doc)
		Map(words, ch)
	}(doc)
}

// 等待所有goroutine完成
wg.Wait()
close(ch) // 关闭channel

// 收集Map结果
var frequencies []map[string]int
for freq := range ch {
	frequencies = append(frequencies, freq)
}

// 执行Reduce
result := Reduce(frequencies)
fmt.Println(result)

}


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##### UML模型


为了更好地理解这个过程，我们可以通过UML模型来表示MapReduce的结构。下面是这个Go示例的UML类图。  
 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/91ec77611ecf4a7ca309182fad44ee44.png#pic_center)


##### 结论


MapReduce是一个强大的模型，能够有效地处理大规模数据。通过Go的并发特性，我们可以高效地实现这个模式，适应当前大数据处理的需求。这个模式不仅适用于大型系统，也可以应用于中小型项目中，以提高数据处理的效率和可靠性。





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**一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！**

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