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Python的MapReduce是一種編程模型，用于處理和生成大數(shù)據(jù)集，它由兩個步驟組成：Map（映射）步驟和Reduce（歸約）步驟。

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1、Map步驟：在這個階段，輸入數(shù)據(jù)被分成多個獨(dú)立的數(shù)據(jù)塊，然后每個數(shù)據(jù)塊分別被處理，處理的結(jié)果是一個或多個鍵值對。

2、Reduce步驟：在這個階段，所有具有相同鍵值的數(shù)據(jù)都被組合在一起，然后對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行某種計(jì)算以得到最終結(jié)果。

以下是一個簡單的Python MapReduce示例：

from functools import reduce
Map步驟
def map_func(data):
    return [(word, 1) for word in data.split()]
Reduce步驟
def reduce_func(mapped_data):
    word_count = {}
    for word, count in mapped_data:
        if word not in word_count:
            word_count[word] = count
        else:
            word_count[word] += count
    return word_count
測試數(shù)據(jù)
data = "hello world hello python hello mapreduce"
mapped_data = map_func(data)
result = reduce_func(mapped_data)
print(result)

在這個例子中，我們首先定義了一個map函數(shù)，它將輸入的字符串分割成單詞，并為每個單詞生成一個鍵值對，我們定義了一個reduce函數(shù)，它將所有具有相同鍵值的鍵值對組合在一起，并計(jì)算每個單詞的出現(xiàn)次數(shù)，我們使用這些函數(shù)處理一些測試數(shù)據(jù)，并打印出結(jié)果。

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