大数据处理：MapReduce计算模型详解

大数据处理：MapReduce计算模型详解

MapReduce是一种用于处理大规模数据集的计算模型，它能够有效地并行处理大数据集，并且具有容错性。本文将介绍MapReduce计算模型的基本原理和使用方法，并提供相应的源代码示例。

MapReduce模型由两个主要阶段组成：映射（Map）和归约（Reduce）。在映射阶段，输入数据被分割成若干个独立的块，并由映射函数处理。映射函数将每个输入块转换为一系列的键值对。在归约阶段，所有具有相同键的值被归并在一起，形成最终的输出结果。

下面是一个使用MapReduce模型的示例代码，假设我们有一组文档，我们希望计算每个单词在所有文档中的出现次数：

# 映射函数
def map_func(document):
    words = document.split()</