MapReduce怎么实现气象站计算最低或最高温度

MapReduce是一个编程模型，用于处理大规模数据集。它包括两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。

Map阶段：Map阶段的作用是将输入数据集切分成小块，并对每一块数据执行用户定义的映射函数。映射函数的输出是一个< key, value >对的列表，其中key是要传递给Reduce阶段的，value是要处理的数据块。

Reduce阶段：Reduce阶段的作用是将Map阶段的输出进行合并处理。Reduce阶段将< key, value >对的列表按key分组，将相同key的value值传递给用户定义的Reduce函数，Reduce函数的输出是< key, value >对的列表，其中key是要输出的结果，value是要处理的数据块。

实现气象站计算最低或最高温度的MapReduce程序需要编写两个函数：Map函数和Reduce函数。

Map函数：

输入：< key, value >对的列表，其中key是气象站的编号，value是该气象站的温度数据。

输出：< key, value >对的列表，其中key是气象站的编号，value是该气象站的最低温度。

Reduce函数：

输入：< key, value >对的列表，其中key是气象站的编号，value是该气象站的最低温度。

输出：< key, value >对的列表，其中key是气象站的编号，value是该气象站的最低温度。