本文探讨了大数据处理的关键算法技术，包括MapReduce、Hadoop、Spark和Storm，通过实例展示了如何利用这些技术进行分布式计算和实时数据流处理。
大数据的快速发展和广泛应用给数据分析和处理带来了巨大挑战。为了应对这些挑战，研究人员和工程师们开发了许多强大的算法技术，以提高大数据处理的效率和准确性。下面将介绍大数据核心的32种算法技术，并提供相应的源代码示例。
- MapReduce：MapReduce是一种用于处理和生成大规模数据集的编程模型。它将大任务分解为多个小任务，并在分布式环境下并行执行。以下是一个简单的MapReduce示例：
from collections import Counter
# Map函数
def mapper(data):
words = data.split()
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