基于 Golang Go语言实现单机版 MapReduce

果然是 MIT 6.824 ， LZ 加油

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你之前也学过吧？

看到标题我就在想是不是 6.824 哈哈

哈哈哈

lz 还是把代码从 github 上删了吧。我上次刚放上去没多久，就收到该课老师的邮件的。大意是，你们把答案放网上，他的学生中比较懒的不就直接拿去抄了吗？

哈哈，其实就是先两个函数。肿么听起来这么高大上。

一般不用理他，学校的 TA 会查重的。

那些好学校的查重是非常严格的，工具也是他们自己开发的。

bupafengyu 8楼作者

parallel 是不是也是 perl 的 mapreduce

支持，但是还是删了比较好，或者说说思路。不建议公开代码。

id 吓我一跳……

go 要是有函数 api 就好了

基于Golang实现单机版MapReduce是一个很好的学习和实践项目，它能帮助你深入理解分布式计算的基本原理。以下是一个简要的实现思路：

Map阶段：
- 读取输入数据（可以从文件、标准输入或内存中读取）。
- 将数据分割成小块，并并行地对每个小块应用Map函数。Map函数负责处理数据并生成一系列的键值对。
- 将生成的键值对存储在一个中间数据结构（如切片）中，以便后续处理。
Shuffle阶段：
- 将Map阶段生成的键值对按键进行分组。这通常涉及到排序和归并操作，以确保相同键的所有值都在一起。
- 由于是单机版，这个过程可以相对简单，不需要网络通信。
Reduce阶段：
- 对Shuffle阶段输出的每个键及其对应的值列表应用Reduce函数。Reduce函数负责将值列表合并成一个最终结果。
- 将每个键的最终结果输出到目标位置（如文件、标准输出或内存中）。
注意事项：
- 使用Goroutines和Channels来实现并行和并发处理，以提高性能。
- 考虑到单机版的限制，可以简化Shuffle阶段的实现，但要确保正确性。
- 进行错误处理和日志记录，以便在出现问题时能够迅速定位和解决。

通过上述步骤，你可以实现一个基本的单机版MapReduce系统。当然，根据具体需求，你可能还需要对实现进行细化和优化。希望这些建议对你有所帮助！