MapReduce是一种编程模型，用于处理和生成大数据集，它由两个主要阶段组成：Map阶段和Reduce阶段，在Map阶段，输入数据被分割成多个独立的块，然后每个块被映射到一个键值对（keyvalue pair），在Reduce阶段，所有具有相同键的键值对被组合在一起，并通过一个规约函数进行处理以生成最终结果。

以下是MapReduce输出类型的详细描述：

MapReduce输出类型

示例代码

以下是一个使用Python编写的简单MapReduce示例，用于计算文本中单词的出现次数：

from collections import defaultdict
import itertools
Map阶段
def map_function(text):
    words = text.split()
    return [(word, 1) for word in words]
Reduce阶段
def reduce_function(grouped_data):
    word, counts = grouped_data
    return (word, sum(counts))
输入数据
input_data = ["hello world", "hello python", "mapreduce example"]
Map阶段处理
mapped_data = list(itertools.chain(*[map_function(text) for text in input_data]))
按键分组
grouped_data = defaultdict(list)
for key, value in mapped_data:
    grouped_data[key].append(value)
Reduce阶段处理
reduced_data = [reduce_function((key, values)) for key, values in grouped_data.items()]
print(reduced_data)

在这个示例中，map_function负责将输入文本分割成单词并生成键值对，其中键是单词，值是1，我们使用itertools.chain将所有映射的结果连接在一起，我们根据键对数据进行分组，并将每个组传递给reduce_function，该函数计算每个单词的总出现次数，我们打印出规约后的结果。