MapReduce中Mapper的Key如何应用于统计示例，代码解析疑问？

import sys
def mapper(input_data):
    # 输入数据通常是来自标准输入stdin，这里我们假设每一行是一个keyvalue对，以制表符分隔
    for line in input_data:
        # 去除行尾的换行符
        line = line.strip()
        if line:
            # 假设key是行的第一个部分，value是剩余的部分
            key, value = line.split('	', 1)
            # 发送key和value到reducer
            print(key, value)
if __name__ == "__main__":
    # 从标准输入读取数据
    input_data = sys.stdin
    # 调用mapper函数处理数据
    mapper(input_data)

这段代码是一个简单的MapReduce Mapper的示例，在MapReduce模型中，Mapper的主要任务是读取输入数据，处理每条记录，并输出键值对（keyvalue pairs），在这个例子中，我们假设输入数据是从标准输入(stdin)读取的，并且每行是一个键值对，使用制表符（’ ‘）分隔。

代码流程如下：

1、定义了一个mapper函数，它接受input_data作为参数。

2、在mapper函数内部，使用一个for循环遍历输入数据的每一行。

3、使用strip()方法去除每行末尾的换行符。

4、检查处理后的行是否为空。

5、使用split(' ', 1)方法将行分割成键和值，其中第一个参数是分隔符，第二个参数是最大分割次数，这里我们只分割一次。

6、输出键和值，它们将被发送到Reducer。

7、在if __name__ == "__main__":块中，我们从标准输入读取数据，并调用mapper函数处理这些数据。

这个例子是假设输入数据已经格式化好的，在实际的MapReduce作业中，输入数据可能需要从文件或数据库中读取，并且可能需要额外的预处理步骤。