MapReduce 是一種用于處理大數據集的編程模型，它通過將計算任務分解為多個獨立的子任務來實現并行處理。以下是一些 MapReduce 編程實例分析：
單詞計數（Word Count）：這是一個非常典型的 MapReduce 應用場景。在這個例子中，Map 函數負責將輸入文本分解成單詞，然后將每個單詞作為鍵值對發送給 Reduce 函數。Reduce 函數負責統計每個單詞出現的次數，并將結果寫入輸出文件。
求和（Sum）：在這個例子中，Map 函數負責將輸入數據分解成數字，然后將每個數字作為鍵值對發送給 Reduce 函數。Reduce 函數負責將所有數字相加，并將結果寫入輸出文件。
最大值（Max Value）：在這個例子中，Map 函數負責將輸入數據分解成數字，然后將每個數字作為鍵值對發送給 Reduce 函數。Reduce 函數負責找到所有數字中的最大值，并將結果寫入輸出文件。
平均值（Average）：在這個例子中，Map 函數負責將輸入數據分解成數字，然后將每個數字作為鍵值對發送給 Reduce 函數。Reduce 函數負責計算所有數字的總和和數量，然后將平均值寫入輸出文件。
分組統計（Group By）：在這個例子中，Map 函數負責將輸入數據分解成鍵值對，其中鍵是分組依據，值是需要統計的數據。Reduce 函數負責對每個分組進行統計，并將結果寫入輸出文件。
排序（Sort）：在這個例子中，Map 函數負責將輸入數據分解成鍵值對，其中鍵是排序依據，值是原始數據。Reduce 函數負責對每個鍵進行排序，并將結果寫入輸出文件。
數據清洗（Data Cleaning）：在這個例子中，Map 函數負責將輸入數據分解成鍵值對，其中鍵是需要清洗的數據，值是原始數據。Reduce 函數負責對每個鍵進行清洗，并將結果寫入輸出文件。
這些實例分析展示了 MapReduce 編程模型在不同場景下的應用。在實際應用中，開發者可以根據需求自定義 Map 和 Reduce 函數，以實現更復雜的計算任務。
