第一步：先把文本以某维度分解映射成小独立单元。 (段落、单词、字母维度)。
　　第二步：把小单元重复的做合并计算。
　　小张参考MapReduce论文设计Map、Reduce如下：
　　Map实现
　　Mapping
　　Mapping函数把文本分解映射key，value形式的小单元，即<单词，出现次数(1)>、<word，1>。
　　public IEnumerable<Tuple<T， int>> Mapping(IEnumerable<T> list)
　　{
　　foreach (T sourceVal in list)
　　yield return Tuple.Create(sourceVal， 1);
　　}
　　使用，输出为(brow， 1)， (brow， 1)， (sorrow， 1)， (sorrow， 1):
　　var spit = hamlet.Split(new[] { " "， Environment.NewLine }， StringSplitOptions.RemoveEmptyEntries);
　　var mp = new MicroMapReduce<string>(new Master<string>());
　　var result= mp.Mapping(spit);
　　Combine
　　为了减少数据通信开销，mapping出的键值对数据在进入真正的reduce前，进行重复键合并。也相对于提前进行预计算一部分，加快总体计算速度。 输出格式为(brow， 2)， (sorrow， 2):
public Dictionary<T， int> Combine(IEnumerable<Tuple<T， int>> list)
{
Dictionary<T， int> dt = new Dictionary<T， int>();
foreach (var val in list)
{
if (dt.ContainsKey(val.Item1))
dt[val.Item1] += val.Item2;
else
dt.Add(val.Item1， val.Item2);
}
return dt;
}
　　Partitioner
　　Partitioner主要用来分组划分，把不同节点的统计数据按照key进行分组。
　　其输出格式为： (brow， {(brow，2)}，(brow，3))， (sorrow， {(sorrow，10)}，(brow，11)):
　　public IEnumerable<Group<T， int>> Partitioner(Dictionary<T， int> list)
　　{
　　var dict = new Dictionary<T， Group<T， int>>();
　　foreach (var val in list)
　　{
　　if (!dict.ContainsKey(val.Key))
　　dict[val.Key] = new Group<T， int>(val.Key);
　　dict[val.Key].Values.Add(val.Value);
　　}
　　return dict.Values;
　　}
　　Group定义:
public class Group<TKey， TValue> : Tuple<TKey， List<TValue>>
{
public Group(TKey key)
: base(key， new List<TValue>())
{
}
public TKey Key
{
get
{
return base.Item1;
}
}
public List<TValue> Values
{
get
{
return base.Item2;
}
}
}
　　Reduce实现
　　Reducing函数接收，分组后的数据进行后的统计计算。
　　public Dictionary<T， int> Reducing(IEnumerable<Group<T， int>> groups)
　　{
　　Dictionary<T， int> result=new Dictionary<T， int>();
　　foreach (var sourceVal in groups)
　　{
　　result.Add(sourceVal.Key， sourceVal.Values.Sum());
　　}
　　return result;
　　}
　　封装调用如下：
　　public IEnumerable<Group<T， int>> Map(IEnumerable<T> list)
　　{
　　var step1 = Mapping(list);
　　var step2 = Combine(step1);
　　var step3 = Partitioner(step2);
　　return step3;
　　}
　　public Dictionary<T， int> Reduce(IEnumerable<Group<T， int>> groups)
　　{
　　var step1 = Reducing(groups);
　　return step1;
　　}
　　public  Dictionary<T， int> MapReduce(IEnumerable<T> list)
　　{
　　var map = Map(list);
　　var reduce = Reduce(map);
　　return reduce;
　　}