【WordCountSort去重复average实例MapReduce编写】是Hadoop大数据处理中的一个经典案例，它主要涉及了数据处理流程中的三个关键步骤：Map、Shuffle（Sort）和Reduce。在这个实例中，我们的目标是对输入文本中的单词进行计数，同时解决重复数据的问题，并计算平均值。以下是这个实例的具体细节：
**Map阶段**：
1. **输入**: 输入数据通常是多行文本，每行包含一些单词。在MapReduce中，每一行被视为一个键值对，键通常为空，值是整行文本。
2. **Mapper**: Mapper是处理输入数据的第一步。在这里，Mapper函数会读取每一行，然后通过分词将单词提取出来。每个单词成为新的键，而对应的值为1，表示该单词出现了一次。
3. **去重**: 在Map阶段，可以实现简单的去重逻辑，例如使用HashSet来存储已经处理过的单词，如果遇到重复的单词，直接忽略。
**Shuffle与Sort阶段**：
1. **分区**: Shuffle阶段会根据键对数据进行分区，确保相同键的记录会被发送到同一个Reducer。
2. **排序**: 对每个分区内的数据，Shuffle阶段还会按照键进行排序，这一步对于WordCount至关重要，因为我们需要聚合相同单词的计数。
**Reduce阶段**：
1. **Reduce函数**: 这是处理数据的最后一步。Reducer接收来自Mapper的键值对，对于每个唯一的单词（键），它会累加所有的值（计数），从而得到单词的总出现次数。
2. **去重**: 如果在Mapper阶段没有完全处理重复，Reducer也可以在此时进一步处理。例如，检查连续的值是否都是1，如果是，说明可能是重复的单词，只保留一次即可。
3. **计算average（平均值）**: 虽然WordCount通常只计算每个单词的数量，但如果我们想要计算平均词频，可以在Reduce阶段累加所有单词的计数，然后除以单词总数。
在这个实例中，`动力节点共17页.pdf.zip`可能是一个包含详细教程或代码示例的压缩文件，可能涵盖了如何实现上述过程的步骤。通常，这种类型的资料会详细解释每个阶段的代码实现，以及如何在MapReduce框架下运行这些代码，如Hadoop或Spark。
WordCountSort去重复average实例是一个用于理解和实践Hadoop MapReduce的好例子，它展示了大数据处理的基本思想，同时也引入了去重和计算平均值等扩展功能。通过学习这个实例，开发者可以更好地掌握分布式计算的基本原理，为处理大规模数据集打下基础。
