MapReduce是一種編程模型，用于處理和生成大數據集。它分為兩個階段：Map階段，將輸入數據分成多個部分并分別處理；Reduce階段，將Map階段的輸出合并以得到最終結果。

MapReduce是一種編程模型，用于處理和生成大數據集的并行算法，它由兩個主要階段組成：Map階段和Reduce階段，在Map階段，輸入數據被分割成多個獨立的塊，然后每個塊被映射到一個鍵值對，在Reduce階段，所有具有相同鍵的值被組合在一起，并應用一個規約函數以生成最終結果。

以下是一個簡單的MapReduce示例，用于計算文本中單詞的出現次數：

1、Map階段：

輸入：文本文件（"hello world hello mapreduce"）

輸出：鍵值對列表（[("hello", 1), ("world", 1), ("hello", 1), ("mapreduce", 1)]）

2、Reduce階段：

輸入：來自Map階段的鍵值對列表

輸出：單詞及其出現次數的列表（[("hello", 2), ("world", 1), ("mapreduce", 1)]）

以下是一個使用Python編寫的簡單MapReduce實現：

from collections import defaultdict
import itertools
def map_function(text):
    words = text.split()
    return [(word, 1) for word in words]
def reduce_function(word_counts):
    result = defaultdict(int)
    for word, count in word_counts:
        result[word] += count
    return list(result.items())
示例輸入
input_text = "hello world hello mapreduce"
Map階段
mapped_data = map_function(input_text)
print("Mapped data:", mapped_data)
Reduce階段
reduced_data = reduce_function(mapped_data)
print("Reduced data:", reduced_data)

在這個例子中，map_function將輸入文本分割成單詞，并為每個單詞生成一個鍵值對（單詞，1）。reduce_function接收這些鍵值對，并將具有相同鍵的值相加，從而得到每個單詞的出現次數。