在MapReduce模型中，統計前十的數據通常需要兩個階段：Map階段和Reduce階段。Map階段負責讀取數據并篩選出前10個元素，Reduce階段則合并這些數據以得到最終的前十名列表。

MapReduce統計前十_MapReduce統計樣例代碼

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1. 數據準備

假設我們有一個文本文件，其中包含一系列數字，每個數字占一行，我們將使用這些數字作為輸入數據來計算前十個最大的數字。

2. Map階段

在Map階段，我們將讀取每一行數據，并輸出一個鍵值對，其中鍵是固定的（quo（本文來源：WWW.KENgnIAO.cOM）t;number"），值是當前行的數字。

def map(key, value):    # key: None    # value: 一行文本，包含一個數字    yield "number", int(value)

3. Shuffle階段

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Shuffle階段將根據鍵值對的鍵進行排序和分組，將所有具有相同鍵的值放在一起，在這個例子中，所有的鍵都是"number"，所以所有的數字都將被放在一起。

4. Reduce階段

在Reduce階段，我們將處理所有具有相同鍵的值，我們將計算前十個最大的數字。

def reduce(key, values):    # key: "number"    # values: 包含所有數字的迭代器    top_ten = sorted(values, reverse=True)[:10]    for number in top_ten:        yield number

5. 完整的MapReduce代碼示例

from mrjob.job import MRJobclass TopTenNumbers(MRJob):    def mapper(self, _, line):        yield "number", int(line.strip())    def reducer(self, key, values):        top_ten = sorted(values, reverse=True)[:10]        for number in top_ten:            yield number, Noneif __name__ == '__main__':    TopTenNumbers.run()

問題與解答

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問題1： MapReduce中的shuffle階段是如何工作的？

答案1： Shuffle階段是MapReduce框架中的一個關鍵步驟，它負責將Map階段的輸出按照鍵值對的鍵進行排序和分組，它會將所有具有相同鍵的值收集到一起，并將它們發送到同一個Reduce任務進行處理，這個過程通常發生在Map階段完成后，但在Reduce階段開始之前。

問題2： 為什么我們需要在Reduce階段計算前十個最大的數字？

答案2： 在MapReduce框架中，Reduce階段的主要目的是對具有相同鍵的所有值進行聚合或匯總操作，由于我們的輸入數據可能非常大，我們不能在Map階段直接找到前十個最大的數字，因為這樣會需要大量的內存和計算資源，通過使用Reduce階段，我們可以在所有具有相同鍵的值上執行排序操作，并只選擇前十個最大的數字，這樣可以有效地減少數據處理的復雜性和所需的資源。

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