大规模数据处理---分布式并行计算框架MapReduce

大规模数据处理—分布式并行计算框架MapReduce

MapReduce是一种用于大规模数据处理的分布式并行计算框架。它的设计目标是简化并行计算的编程模型，使得开发人员能够方便地处理大规模数据集。

MapReduce模型包含两个主要的阶段：Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段，输入数据被切分成若干个小的数据块，并由多个Map任务并行处理。每个Map任务将输入数据块转换成一系列的键值对（key-value pairs）。在Reduce阶段，这些键值对根据键进行分组，并由多个Reduce任务并行处理。每个Reduce任务对具有相同键的键值对进行聚合、排序和计算，最终得到输出结果。

下面我们将使用Python编写一个简单的MapReduce程序来实现对输入文本中的单词进行计数。

首先，我们需要定义Map函数和Reduce函数。Map函数将输入文本切分成单词并输出键值对（单词, 1），表示每个单词出现一次。Reduce函数将对具有相同键的键值对进行聚合，并输出键值对（单词, 出现次数）。

def Map(input_text):
    words = input_text