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MapReduce 是一种编程模型，用于处理和生成大数据集。在本地环境中，可以通过 MapReduce 读取本地文件夹的数据，进行并行处理，然后将结果写入本地文件系统。这种单边读写方式有助于提高数据处理效率。
MapReduce是一种编程模型，用于处理和生成大数据集的并行算法，它由两个阶段组成：Map阶段和Reduce阶段，在本地环境中，我们可以使用Hadoop MapReduce框架来读取本地文件夹中的数据，并执行MapReduce任务。
zbhjtapuluzez1f.png
（图片来源网络，侵删）
以下是一个示例代码片段，演示如何使用Hadoop MapReduce在本地环境中读取本地文件夹中的文件，并进行单边写操作（即只写入结果而不进行任何进一步的处理）：
from mrjob.job import MRJob
from mrjob.step import MRStep
import os
class MyMapReduceJob(MRJob):
def steps(self):
return [
MRStep(mapper=self.mapper, reducer=None) # 仅包含Mapper阶段，不包含Reducer阶段
]
def mapper(self, _, line):
# 在这里编写你的Mapper逻辑
# 你可以对每一行数据进行处理，然后输出键值对
yield "key", line.strip()
if __name__ == '__main__':
MyMapReduceJob.run()
在上面的代码中，我们定义了一个名为MyMapReduceJob的类，继承自MRJob，我们在该类中定义了steps方法，该方法返回一个包含单个步骤的列表，在这个例子中，我们只包含一个步骤，它是一个MRStep对象，其中指定了mapper函数作为Mapper阶段的逻辑。
mapper函数接收两个参数：一个是输入键（通常为空），另一个是输入行，在这个例子中，我们简单地将每一行的内容作为值输出，并使用固定的键"key"，你可以根据实际需求修改mapper函数的逻辑。
要运行这个MapReduce作业，你需要安装Hadoop MapReduce库（如mrjob）并配置环境变量，你可以在命令行中使用以下命令来运行作业：
python my_mapreduce_script.py input_folder/
其中my_mapreduce_script.py是你的Python脚本的文件名，input_folder/是包含输入数据的本地文件夹路径。
上述代码只是一个基本示例，你可能需要根据你的具体需求进行适当的修改和扩展。
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（图片来源网络，侵删）
zbhjofyxb3kuhdh.png
（图片来源网络，侵删） |
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