Python怎么使用MapReduce编程模型统计销量

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MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。 当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce（归约）函数，用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。

下面就通过手动实现MapReduce编码统计销售数量的例子来模拟。

1、生成模拟数据

#!/usr/bin/python# -*- coding: utf-8 -*-import random# 模拟商品stocks = ["HUAWEI Mate40","Apple iphone13","Apple MacBook Pro 14","ThinkBook 14p","RedmiBook Pro14","飞鹤星飞帆幼儿奶粉","爱他美 幼儿奶粉","李宁运动男卫裤","小米踏步机椭圆机","欧莱雅面膜","御泥坊面膜","欧莱雅男士套装","金六福白酒","牛栏山42度","茅台飞天"]# 销售订单sales_list = list()# 生成100个买家订单，每个订单三个商品for i in range(100):    sstocks = list()    for j in range(3):        sstocks.append(stocks[random.randint(0,14)])    a = "买家" + str(i+1) + ":" + ",".join(sstocks)    print(a)

2、mapper实现

将第一步的结果作为第二步的输入。

#!/usr/bin/python# -*- coding: utf-8 -*-import sys#从控制台中读取数据，循环发送每行数据for line in sys.stdin:    #对订单进行拆分    orders = line.strip().split(":")    if len(orders) == 2:        #对订单中的商品进行拆分        stocks = orders[1].split(",")        for stock in stocks:            #将每一个商品作为key,value进行输出            print('%s,%s' % (stock,1))

3、reducer实现

将第二步的结果作为第三步的输入。

#!/usr/bin/python# -*- coding: utf-8 -*-import sys# 创建一个空的字典用来每一个商品的销售数据stock_dict = dict()for line in sys.stdin:    if len(line.strip()) >= 1:        # 拆分每一行的商品，销量        stock, sales = line.split(',')        # 判断当前商品是否在字典中有存放        if stock in stock_dict:            # 如果有，把字典中的商品和销量取出来，追加当前销量再放入            stock_dict[stock] = stock_dict[stock] + int(sales)        else:            # 如果没有，直接把商品和销量数据放入字典中            stock_dict[stock] = int(sales)# 遍历字典列表，获取每一个商品的销量for stock, sales in stock_dict.items():    print('%s\t%s' % (stock, sales))

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