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，下面是一个简单的例子，演示如何使用MapReduce进行简单的查询操作。

1. Map阶段

在Map阶段，输入数据被分割成多个独立的块，每个块都由一个Map任务处理，Map任务将输入数据转换为键值对（keyvalue pairs），在这个例子中，我们将文本文件中的每一行作为输入，并将每一行的单词作为键，值为1。

def map(input_data):
    # 输入数据为文本文件的每一行
    words = input_data.split()
    # 输出键值对列表
    output_data = []
    for word in words:
        output_data.append((word, 1))
    return output_data

2. Reduce阶段

在Reduce阶段，所有具有相同键的值将被聚合在一起，在这个例子中，我们将统计每个单词出现的次数。

def reduce(key, values):
    # key是单词，values是该单词出现的次数列表
    count = sum(values)
    return (key, count)

3. 示例代码

下面是一个简单的Python脚本，使用MapReduce模型来统计文本文件中每个单词的出现次数。

from collections import defaultdict
import sys
def map(input_data):
    words = input_data.split()
    output_data = []
    for word in words:
        output_data.append((word, 1))
    return output_data
def reduce(key, values):
    count = sum(values)
    return (key, count)
if __name__ == "__main__":
    # 假设输入数据来自标准输入
    input_data = sys.stdin.readlines()
    
    # Map阶段
    map_results = []
    for line in input_data:
        map_results.extend(map(line))
    
    # Shuffle阶段（在这里省略，因为示例代码仅用于演示）
    
    # Reduce阶段
    reduce_results = defaultdict(list)
    for key, value in map_results:
        reduce_results[key].append(value)
    
    # 输出结果
    for key, values in reduce_results.items():
        print(reduce(key, values))

要运行此脚本，请将其保存为word_count.py，然后通过以下命令执行：

cat input.txt | python word_count.py

其中input.txt是要分析的文本文件。