如何使用python在mapreduce中获得直方图(Graph)的结果？

在MapReduce中使用Python获得直方图结果的方法如下：

首先，确保你已经安装了Hadoop和MapReduce框架，并且配置好了集群环境。
创建一个Python脚本，用于实现Map和Reduce函数。在Map函数中，将输入数据按照一定的规则进行切分和映射，生成键值对。在Reduce函数中，对相同键的值进行聚合和处理，生成直方图结果。
在Map函数中，将输入数据切分成若干个区间，并将每个区间的计数初始化为0。然后，根据输入数据的值，将计数加1。
在Reduce函数中，对相同键的值进行聚合，将各个区间的计数相加，得到最终的直方图结果。
在MapReduce作业中，将输入数据分片，并将每个分片交给一个Map任务进行处理。Map任务将生成的键值对发送给Reduce任务进行聚合和处理。
最后，将直方图结果输出到指定的文件或数据库中。

以下是一个示例代码：

# 导入必要的库
from mrjob.job import MRJob

class Histogram(MRJob):
    
    def mapper(self, _, line):
        # 将输入数据按照一定规则切分和映射
        data = line.strip().split(',')
        value = float(data[0])
        
        # 将输入数据映射到相应的区间
        if value >= 0 and value < 10:
            yield '0-9', 1
        elif value >= 10 and value < 20:
            yield '10-19', 1
        elif value >= 20 and value < 30:
            yield '20-29', 1
        # ...
        # 根据实际需求添加更多的区间
        
    def reducer(self, key, values):
        # 对相同键的值进行聚合和处理
        yield key, sum(values)
        
if __name__ == '__main__':
    Histogram.run()

在上述示例中，我们将输入数据按照10个单位的区间进行切分，并统计每个区间内的数据个数。你可以根据实际需求修改切分的区间和处理逻辑。

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希望以上内容能对你有所帮助！