Jupyter Notebook
实验 01 · Notebook
输入数据来源：Notebook 内构造的单机教学示例，不是外部真实生产数据。图件状态：已保存的教学演示输出；网页不会执行代码。
许可：随本教学包提供；课程材料的外部依赖和第三方组件以原始材料说明为准。MapReduce · case-01-mapreduce
MapReduce：从词频统计看懂 Shuffle
手写 Map、Shuffle、Reduce，并对照 TopN 与均值的聚合边界。
为什么相同 key 必须经过 Shuffle 汇总到同一个 Reduce？
KEY POINTS
这条内容的重点
基础 2 小时
- 能解释本实验所对应的系统机制和设计动机。
- 能沿 Notebook 关键单元复现教学示例并记录现象。
- 能分开说明输入数据来源、静态图件状态和生产环境边界。
WORKFLOW
内容流程
明确问题
为什么相同 key 必须经过 Shuffle 汇总到同一个 Reduce？
本步产物 一条实验假设
运行关键单元
下载本实验 Notebook，在本地 Python 环境运行关键单元，观察断言和输出。
本步产物 一份运行记录
解释结果
结合课件图示，说明机制、指标和适用边界。
本步产物 一张结果解释卡
METHODS
相关方法
- Notebook 机制模拟
- 课件图示阅读
- 结果与边界解释
DELIVERABLES
可获得的内容
- 一份实验过程记录
- 一张输入数据与图件状态说明
- 一个可以继续验证的问题
LIMITATIONS
适用范围与注意事项
- Notebook 使用的是可控的教学模拟数据，不能替代真实集群压测。
- 网页中的 Notebook 是静态预览，浏览器不会执行代码。
MATERIALS
相关资料与下载
只展示已核准公开的资料。