6、使用Ray进行分布式计算：从MapReduce到强化学习迷宫问题

使用Ray进行分布式计算：从MapReduce到强化学习迷宫问题

1. Ray实现简单的MapReduce示例

在分布式计算中，MapReduce是一种常用的编程模型，Ray可以帮助我们轻松实现这一模型。

1.1 数据准备

我们使用Python社区的“Python之禅”作为文本语料库。将其加载后，把每一行视为一个单独的“文档”，并将整个语料库分成三个分区。

1.2 Map阶段

为了定义Map阶段，我们需要一个map函数，对每个文档应用该函数，为文档中的每个单词生成(word, 1)对。以下是具体的代码实现：

def map_function(document):
    for word in document.lower().split():
        yield word, 1

这里使用了 yield 关键字，这是在Python中构建生成器的最快方法。

接下来，我们将这个map函数应用到整个文档语料库。通过 @ray.remote 装饰器将 apply_map 函数变成Ray任务：

import ray

@ray.remote
def apply_map(corpus, num_partitions=3):
    map_results = [list() for _ in range(num_partition