问题描述
我在进行mapreduce方面还很陌生，我正在尝试执行以下操作：
我创建了一个映射器，它产生以下结果：
12,United Kingdom:17850 15.3
12,United Kingdom:17850 20.34
12,United Kingdom:17850 22.0
12,United Kingdom:17850 25.5
12,United Kingdom:17850 11.1
12,United Kingdom:13047 54.08
12,United Kingdom:13047 12.6
12,United Kingdom:13047 30.0
12,United Kingdom:13047 9.9
结果包含月份，国家/地区：客户花费的客户
我的mapper.py如下所示：
#!/usr/bin/env python
import sys
import re
from datetime import datetime
infile = sys.stdin
next(infile)
for line in infile:
line = line.strip()
columns = line.split(',')
cust_ID = columns[6]
country = columns[7]
date = columns[4]
date = datetime.strptime(date,'%m/%d/%Y %H:%M')
M = '%02d' % date.month
price = float(columns[5])
qty = int(columns[3])
print '%s,%s:%s\t%s' % (M,country,cust_ID,(price*qty))
由于我的最终目标是按月和国家/地区汇总结果，因此该值将成为每个月和国家/地区组合的最大支出客户，因此我在减速器部分上非常棘手。最终结果如下所示： Month，Country：Customer 。
我当前的reducer.py如下所示：
#!/usr/bin/env python
import sys
import re
current_key = None
current_value = 0
key = None
cur_month_country_key = None
cur_cust_id = None
for line in sys.stdin:
line = line.strip()
key,value = line.split('\t',1)
month_country_key,cust_id = key.split(':')
value = float(value)
if current_key == key:
current_value += value
else:
if current_key:
print('%s:%f' % (current_key,current_value))
current_value = value
current_key = key
if current_key == key:
print('%s:%f' % (current_key,current_value))
从中我可以得到以下结果：
01,Australia:12386:143.000000 01,Australia:12388:431.300000 01,Australia:12393:639.500000 01,Australia:12415:7092.980000 01,Australia:12422:238.500000 01,Australia:12431:384.680000 01,Australia:16321:87.750000 01,Belgium:12383:651.160000
结果为月，country：customer：customerTotal
但是，这并不是我的期望输出，因为我一直坚持如何进一步整合减速器，以便按月（国家/地区为关键）进行聚合，按花费的最高客户排序，然后得出月份，国家/地区：客户。
任何对如何进行我的减速器的投入将不胜感激。我虽然创建了一个字典来存储键-值对，但是由于我需要两个字典，因此被卡住了。一个用于当前月份，国家：客户密钥，另一个用于客户和总支出。任何建议将不胜感激。
解决方法
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