Exemple de WordCount avec MapReduce

WordCount avec MapReduce
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Comprendre le principe de MapReduce à travers un exemple simple : le WordCount.

Le WordCount est le Hello World de la programmation parallèle. L'objectif est de compter le nombre d'occurrences de chaque mot dans un fichier en utilisant MapReduce.

Le programme WordCount est un exemple classique pour illustrer l'utilisation de MapReduce. Il s'agit d'un processus en deux étapes : Map et Reduce. D'abord, la fonction Map lit les données d'entrée, les divise en morceaux plus petits, et associe chaque mot à une clé (le mot lui-même) et à une valeur (1). Ensuite, la fonction Reduce agrège toutes les valeurs associées à chaque clé et calcule leur somme pour obtenir le nombre total d'occurrences de chaque mot. Cette méthode est particulièrement efficace pour le traitement de grandes quantités de données distribuées. Dans cet exemple, chaque instance de Map traite une partie du fichier en parallèle, tandis que Reduce combine les résultats partiels obtenus.

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Questions réponses
Qu'est-ce que l'étape Map dans MapReduce ?
L'étape Map lit les données d'entrée, les divise en morceaux plus petits, et associe chaque mot à une clé (le mot lui-même) et à une valeur (1).
Qu'est-ce que l'étape Reduce dans MapReduce ?
L'étape Reduce agrège toutes les valeurs associées à chaque clé et calcule leur somme pour obtenir le nombre total d'occurrences de chaque mot.
Pourquoi le WordCount est-il considéré comme le Hello World de la programmation parallèle ?
Parce qu'il est simple et illustratif du mode de fonctionnement de MapReduce, ce qui en fait un exemple idéal pour comprendre les bases de la programmation parallèle.
Prenons un exemple de WordCount avec MapReduce. Le WordCount est un peu le Hello World de la programmation parallèle. Le but est de compter le nombre d'occurrences de chaque mot dans un fichier.
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Il y a 11 months
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super
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