MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。 当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce（归约）函数，用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。
下面就通过手动实现MapReduce编码统计销售数量的例子来模拟。
打开Python3在线编程网址：
http://www.dooccn.com/python3/
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
import random
# 模拟商品
stocks = ["HUAWEI Mate40","Apple iphone13","Apple MacBook Pro 14","ThinkBook 14p","RedmiBook Pro14","飞鹤星飞帆幼儿奶粉","爱他美 幼儿奶粉","李宁运动男卫裤","小米踏步机椭圆机","欧莱雅面膜","御泥坊面膜","欧莱雅男士套装","金六福白酒","牛栏山42度","茅台飞天"]
# 销售订单
sales_list = list()
# 生成100个买家订单，每个订单三个商品
for i in range(100):
sstocks = list()
for j in range(3):
sstocks.append(stocks[random.randint(0,14)])
a = "买家" + str(i+1) + ":" + ",".join(sstocks)
print(a)
将第一步的结果作为第二步的输入。
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
import sys
#从控制台中读取数据，循环发送每行数据
for line in sys.stdin:
#对订单进行拆分
orders = line.strip().split(":")
if len(orders) == 2:
#对订单中的商品进行拆分
stocks = orders[1].split(",")
for stock in stocks:
#将每一个商品作为key,value进行输出
print('%s,%s' % (stock,1))
将第二步的结果作为第三步的输入。
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
import sys
# 创建一个空的字典用来每一个商品的销售数据
stock_dict = dict()
for line in sys.stdin:
if len(line.strip()) >= 1:
# 拆分每一行的商品，销量
stock, sales = line.split(',')
# 判断当前商品是否在字典中有存放
if stock in stock_dict:
# 如果有，把字典中的商品和销量取出来，追加当前销量再放入
stock_dict[stock] = stock_dict[stock] + int(sales)
else:
# 如果没有，直接把商品和销量数据放入字典中
stock_dict[stock] = int(sales)
# 遍历字典列表，获取每一个商品的销量
for stock, sales in stock_dict.items():
print('%s\t%s' % (stock, sales))
这样就实现了简单的销售统计。
