MapReduce编程模型,mapreduce数据分析案例
Mapreduce是一种并行处理大数据的计算模型、框架和平台，也是一种计算引擎，可以将大量数据的计算抽象为map和reduce两个子任务，以更快地得到想要的结果。
00-1010 1.生成模拟数据2。实现映射器3。实现MapReduce。MapReduce是大规模数据集(大于1TB)并行操作的编程模型。 Map 和 Reduce 这两个概念是他们的主要思想，这两个概念是从函数式编程语言借来的，从向量编程语言借来的特性。它极大地方便了程序员在分布式系统上运行自己的程序，而无需分布式并行编程。当前的软件实现是指定一个映射函数来将一组键-值对映射到一组新的键-值对，并指定一个并发的Reduce函数来确保所有映射的键-值对共享同一个键组。
下面是手动实现MapReduce编码统计销量的例子。
打开Python3在线编程URL:
http://www.dooccn.com/python3/
目录
#!/usr/bin/python
# -*-编码： utf-8 -*-
随机导入
#模拟商品
股票=[华为Mate 40 ，苹果iPhone 13 ，苹果MacBook Pro 14 ， Think Book 14p ， RedmiBook Pro 14 ，飞鹤星樊菲婴幼儿奶粉，爱他美婴幼儿奶粉，李宁运动男裤，小米踏步机椭圆机，欧莱雅面膜
#销售订单
sales_list=list()
#生成100个买方订单，每个订单有三个项目。
对于范围(100):内的I
sstocks=list()
对于范围(3):中的j
s stocks . append(stocks[random . randint(0，14)])
A=买方 str(i 1) : ，。加入(库存)
打印(一份)
1、生成模拟数据
将第一步的结果作为第二步的输入。
#!/usr/bin/python
# -*-编码： utf-8 -*-
导入系统
#从控制台读取数据，并循环发送每行数据
对于sys.stdin:中的行
#拆分订单
orders=line.strip()。拆分( : )
if len(orders)==2:
#拆分订单中的商品
股票=订单[1]。拆分(，)
对于库存：
#将每种商品作为关键字和值输出
打印( %s，%s % (stock，1))
2、mapper实现
将第二步的结果作为第三步的输入。
#!/usr/bin/python
# -*-编码： utf-8 -*-
导入系统
#创建一个空字典，用于每个商品的销售数据
股票_字典=字典()
对于sys.stdin:中的行
if len(line.strip())=1:
#拆分每行商品，销售数量
stock，sales=line.split(，)
#判断当前商品是否存储在字典中。
如果有货_dict:
#如果是，就把字典里的商品和销量拿出来，加上当前销量放进去。
stock _ dict[stock]=stock _ dict[stock]int(销售)
else:
#如果没有，直接将商品和销售数据放入字典中
stock_dict[stock]=int(sales)
#遍历字典列表，获取每种商品的销售量
对于库存，销售在stock_dict.items():
打印( %st%s %(库存，销售))
这样就实现了简单的销售统计。
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