117笔记问答MapReduce 是一种用于处理大数据集的编程模型，它通过将计算任务分解为多个独立的子任务来实现并行处理。以下是一些 MapReduce 编程实例分析：
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单词计数（Word Count）：这是一个非常典型的 MapReduce 应用场景。在这个例子中，Map 函数负责将输入文本分解成单词，然后将每个单词作为键值对发送给 Reduce 函数。Reduce 函数负责统计每个单词出现的次数，并将结果写入输出文件。
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求和（Sum）：在这个例子中，Map 函数负责将输入数据分解成数字，然后将每个数字作为键值对发送给 Reduce 函数。Reduce 函数负责将所有数字相加，并将结果写入输出文件。
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最大值（Max Value）：在这个例子中，Map 函数负责将输入数据分解成数字，然后将每个数字作为键值对发送给 Reduce 函数。Reduce 函数负责找到所有数字中的最大值，并将结果写入输出文件。
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平均值（Average）：在这个例子中，Map 函数负责将输入数据分解成数字，然后将每个数字作为键值对发送给 Reduce 函数。Reduce 函数负责计算所有数字的总和和数量，然后将平均值写入输出文件。
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分组统计（Group By）：在这个例子中，Map 函数负责将输入数据分解成键值对，其中键是分组依据，值是需要统计的数据。Reduce 函数负责对每个分组进行统计，并将结果写入输出文件。
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排序（Sort）：在这个例子中，Map 函数负责将输入数据分解成键值对，其中键是排序依据，值是原始数据。Reduce 函数负责对每个键进行排序，并将结果写入输出文件。
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数据清洗（Data Cleaning）：在这个例子中，Map 函数负责将输入数据分解成键值对，其中键是需要清洗的数据，值是原始数据。Reduce 函数负责对每个键进行清洗，并将结果写入输出文件。
这些实例分析展示了 MapReduce 编程模型在不同场景下的应用。在实际应用中，开发者可以根据需求自定义 Map 和 Reduce 函数，以实现更复杂的计算任务。