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MapReduce中Mapper的Key在统计任务中如何有效应用?——实例代码解析

import sys
输入来自标准输入,通常是来自MapReduce框架
for line in sys.stdin:
    # 移除每行末尾的换行符
    line = line.strip()
    # 分割每行成单词列表
    words = line.split()
    
    # 遍历单词列表,为每个单词生成键值对
    for word in words:
        # 输出单词作为键,1作为值
        print(f"{word}	1")

这段代码的工作流程如下:

1、从标准输入(stdin)读取每一行。

MapReduce中Mapper的Key在统计任务中如何有效应用?——实例代码解析  第1张

2、使用strip()方法移除每行末尾的换行符。

3、使用split()方法按空格分割行,得到单词列表。

MapReduce中Mapper的Key在统计任务中如何有效应用?——实例代码解析  第2张

4、遍历单词列表,对于每个单词,打印出单词本身作为键(key),以及一个计数值(通常是1)作为值(value)。

这个Mapper的输出格式是“键 值”,这是MapReduce框架所期望的输出格式,每个键对应一个单词,值是该单词在输入中的出现次数,在MapReduce的后续步骤中,Reducer会接收这些键值对并进一步处理,以统计每个单词的总出现次数。

MapReduce中Mapper的Key在统计任务中如何有效应用?——实例代码解析  第3张

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