引言
MapReduce 是一种分布式编程模型，用于处理海量数据。. 执行 Reduce 操作：Reducer 聚合或组合每个键的值。6. 写入输出数据：Reducer 将结果写入输出数据源。MapReduce 示例
下面是一个简单的 MapReduce 示例，它计算单词在文本文件中的出现次数：Mapper：```pythondef map(key, value):输入：key 为文件中的行号，value 为一行文本输出：key 为单词，value 为 1words = value.split()for word in words:yield (word, 1)```Reducer：```pythondef reduce(key, values):输入：key 为单词，values 为单词出现次数的列表（从 map 阶段收集）输出：key 为单词，value 为单词出现次数return (key, sum(values))```在这种情况下，映射器将文本行中的每个单词转换为一个键值对，其中单词是键，1 是值。还原器然后汇总所有具有相同单词键的值（出现次数），并 menghasilkan输出键值对，其中单词是键，单词出现次数是值。MapReduce 框架
许多编程语言和库提供了 MapReduce 框架，例如：ApacheHadoop：开源 MapReduce 实现，通常用于大数据处理。Apache Spark：快速灵活的 MapReduce 框架，支持内存计算。Google Cloud Dataflow：完全托管的云原生 MapReduce 服务。结论
MapReduce 是一种强大的编程模型，用于处理海量数据。它通过将其分解为 map 和 reduce 阶段，并行化任务，从而实现了高效的分布式处理。理解 MapReduce 编程模型和框架对于开发处理大数据集的应用程序至关重要。分别对Map函数和Reduce函数进行测试，功能正确后，就可以在小规模集群上进行测试，测试成功后就可以在Hadoop集群上进行运行。 这里先不介绍单元测试的知识，后面再专门介绍如何在Hadoop中使用MRUnit进行单元测试。 MRUnit是由Couldera公司开发的...
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