Java 尝试理解基本WordCount MapReduce示例

最近开始使用Hadoop，并努力理解一些事情。下面是我正在查看的一个基本WordCount示例（计算每个单词出现的次数）：

Map（字符串docid，字符串文本）：
对于文本中的每个单词：
发射（第1项）；
减少（字符串项、迭代器值）：
整数和=0；
对于每个v值：
总和+=v；
发射（期限、总和）；

首先，

Emit（w，1）

应该做什么？我注意到在所有的例子中，我看到的第二个参数总是设置为1，但我似乎找不到关于它的解释

另外，我只是想澄清一下——我说的这个术语是键对形式的键和和和（分别是键-值对形式的和）是正确的吗？如果是这种情况，那么这些值是否只是从映射中发出的每个项的1的列表？这是我能理解它的唯一方法，但这些只是假设

对于noob的问题我深表歉意，我已经看过了很多教程，但是很多时候我发现使用了很多令人困惑的术语，总体来说，基本的事情比实际情况更加复杂，所以我很难理解这一点

谢谢你的帮助

以该输入为例，以字数输入为例

Mapper将把这个句子分成几个单词

Take,1
this,1
input,1
as,1
an,1
example,1
word,1
count,1
input,1

然后，reducer接收相同单词的“groups”（或key）和类似的分组值列表（并对键进行额外排序，但这对于本例并不重要）

如您所见，键

input

已被“简化”为单个元素，您可以循环和求和这些值，并像这样发出

Take,1
this,1
input,2 
etc...

好问题

如前所述，映射器输出一系列

（键，值）

对，在这种情况下，还原器接收到的每个单词的形式为

（字，1）

，分组为

（键，）

，汇总列表中的术语并返回

（键，和）

。请注意，进行分组的不是减速器；这是地图还原环境

该模型与我们以前使用的模型不同，并且通常不清楚如何在此模型中实现算法。（例如，考虑一下如何实现k-means聚类。）

---

我推荐Leskovec等人免费提供的第2章。另请参见。

感谢您的解释和资源-我将看一下这些书/幻灯片。

Take, (1)
this, (1)
input (1, 1)
etc...

Take,1
this,1
input,2 
etc...