简介
从前一篇文章介绍的 MapReduce 的概念，我们知道 mapper 是用来处理每一个数据的，
一堆数据，分成一小份一小份，不断的发给 mapper，mapper 处理完就 emit 给 reducer。
reducer 每收到一个 result，就在之前的结果上加一（即 result += 1），则不断的累加，最终得到总的统计结果。
Python 中的 map 函数原型是 map(mapper_func, iterable, ...)
这个 map() 跟我们另一篇文章中介绍的 Master Program（也即 mapred 程序）的作用非常相似，其第一个参数 mapper_func 跟 MapReduce 概念中的 mapper 作用类似，后面的 iterable 则是相当于输入数据（比如 Stdin）
这个 iterable 是可以是单个元素本身，也可以是可遍历的列表类元素，比如 list, dictionary, Go 中的 channel 之类的。
只要它是 iterable，那么就可以每次 feed 一个元素给 mapper_func。
我们来看一个简单的例子：
def square(x):
return x * x
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
# Apply the square function to each number in the list
squared_numbers = map(square, numbers)
# Convert map object to list to see results
print(list(squared_numbers))
输出结果： [1, 4, 9, 16, 25]
可以看到 square 对 numbers 列表中的每个元素进行处理，最后由 map() 函数收集结果，并再次返回了一个列表。
lambda 语法更简洁：
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared_numbers = map(lambda x: x * x, numbers)
print(list(squared_numbers))
mapper 还可以同时应用到多个列表
numbers1 = [1, 2, 3]
numbers2 = [10, 20, 30]
result = map(lambda x, y: x * y, numbers1, numbers2)
print(list(result))
输出结果：[10, 40, 90]
mapper 虽然应用到多个列表，但是 map() 作为唯一的收集者，最终只返回一个列表作为结果。
reduce 函数
map() 函数是 Python 原生自带的，reduce 函数则是标准库 functools 中的。它实现了一个叫 folding 或 reduction 的功能。
它的目的就是不断的累加，直到最终返回一个累加后的总值。reduce 非常有 functional programming 的味道。
reduce() is useful when you need to apply a function to an iterable and reduce it to a single cumulative value.
reduce 函数原型：
functools.reduce(reducer_func, iterable[, initializer])
它的内部实现可能是这样：
def reduce(reducer_func, iterable, initializer=None):
it = iter(iterable)
if initializer is None:
value = next(it)
else:
value = initializer
for element in it:
value = function(value, element)
return value
initializer 就是初始值，假如我们要处理的 iterable 是一组 integer，那么 initializer 默认就是 0。
function 的作用就是接收一个 new_value，把这个 new_value 累加到 old_value 上，并返回累加后的结果。这个累加后的结果又作为下一次的 old_value。而 reduce 的作用就是把 iterable 中的元素一个个的发给 function 去累加。
接下来我们看如何把 map 和 reduce 两个函数结合起来，实现一个 MapReduce 效果：
from functools import reduce
def add(x, y):
return x + y
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared_numbers = map(lambda x: x * x, numbers)
sum_of_squares = reduce(add, squared_numbers)
print(sum_of_squares)
输出结果：55
Word Counter
Word Counter 是 MapReduce 世界中最常见的实战案例，我们接下来实现一个简单的 word counter
from functools import reduce
from collections import Counter
text = ["hello world", "hello", "world hello"]
# Map phase: Split each line into words
word_lists = map(lambda line: line.split(), text)
# Flatten the list of lists into a single list of words
words = reduce(lambda x, y: x + y, word_lists)
# Reduce phase: Count the occurrences of each word
word_counts = Counter(words)
# Output the word count
print(word_counts)
输出结果：Counter({'hello': 3, 'world': 2})
点评与分析：
mapper 决定了数据以什么样的形式发给 reducer，比如是把输入的每个数据处理成 <hello, 2>, <world, 1> 这样的键值对，还是 text.split() 这样的只是把 string 分割成一个个 word, 发给 reducer。
reducer 则决定了怎么把一个个收到的数据“累加”成一个最终的结果。比如，上述的程序里就是把收到的 word 不断的拼接，组成一个长串。
Counter 这个函数对一个字符串中的所有 word 统计数量。简单来说就是，前面的 map, reduce 都是为了把数据整合成 Counter 所能接收的格式。
reduce 再度思考：
其实 reduce 不仅可以累加，还可以进行任意操作，我们只需要记住它是进行二元操作即可，比如 old_value + new_value, old_value * new_value, old_value < new_value, old_value > new_value 等等。
>>> from functools import reduce
>>> numbers = [3, 5, 2, 4, 7, 1]
>>> # Minimum
>>> reduce(lambda a, b: a if a < b else b, numbers)
1
>>> # Maximum
>>> reduce(lambda a, b: a if a > b else b, numbers)
7
警告：
从 reduce 的工作原理我们可以直到，它的性能好不了，因为它需要不断的调用函数。而且，它的可读性也不好。
如果我们想要它所能实现的上述功能，我们完全可以使用其他效率更高的库函数，比如：sum(), all(), any(), max(), min(), len(), math.prod()。尤其要注意，即便我们一定要使用 reduce，也要避免很复杂的自定义函数。
最后，我们再来看一个 Python 的 MapReduce 例子加深理解：
from collections import defaultdict
def mapper(word):
return word, 1
def reducer(kv_pair):
key, values = kv_pair
return key, sum(values)
def map_reduce(input_list, mapper, reducer):
map_results = map(mapper, input_list)
shuffler = defaultdict(list)
for key, value in map_results:
shuffler[key].append(value)
return map(reducer, shuffler.items())
if __name__ == "__main__":
words = "hello how are you and you how old are you".split(" ")
result = list(map_reduce(words, mapper, reducer))
print(result)
我画了一个示意图来展示整个流程：
全文完！
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