MapReduce 编程基础 -- topn

MapReduce 是一种用于大规模数据处理的编程模型，它将数据分成多个小块，然后在多个计算节点上并行处理这些小块，最后将结果合并起来得到最终结果。在 MapReduce 中，最常见的操作之一是 topn，即找出数据中最大或最小的 n 个元素。

下面是一个简单的 topn MapReduce 程序的伪代码：

Mapper：

1. 将输入数据分割成小块

2. 对于每个小块，统计其中出现的元素及其出现次数

3. 将统计结果输出为键值对，其中键为元素，值为出现次数

Reducer：

1. 将 Mapper 输出的键值对按键进行排序

2. 取出排序后的前 n 个键值对，即为 topn 元素

在实际编程中，需要注意以下几点：

1. Mapper 和 Reducer 的输入输出格式需要与实际数据格式相匹配。

2. 在 Mapper 中，需要使用计数器来统计每个元素的出现次数，以便在 Reducer 中进行排序。

3. 在 Reducer 中，需要使用优先队列来保存当前的 topn 元素，以便在遍历完所有键值对后得到最终结果。

下面是一个使用 Python 实现的 topn MapReduce 程序的示例代码：

python 
from collections import Counter 
from heapq import nlargest 
from mrjob.job import MRJob 
 
class TopN(MRJob): 
    def mapper(self, _, line): 
        for word in line.split(): 
            yield word, 1 
 
    def reducer_init(self): 
        self.counts = Counter() 
 
    def reducer(self, word, counts): 
        self.counts[word] += sum(counts) 
 
    def reducer_final(self): 
        topn = nlargest(10, self.counts.items(), key=lambda x: x[1]) 
        for word, count in topn: 
            yield word, count 
 
if __name__ == '__main__': 
    TopN.run() 

在这个示例中，我们使用 Counter 类来统计每个单词的出现次数，并使用 nlargest 函数来获取前 10 个出现次数最多的单词。注意，在 reducer_init 方法中，我们需要初始化计数器，以便在 reducer 方法中进行累加。