我在一个教程中读到Map像这样对字典中的每个单词进行计数：
('house', 1)。
然后在一个巨大的文本中，它可能多次出现“ house”一词。因此，Reduce函数将占用Map函数中存在的（house，1）数，并且如果在文档中找到('house',100)的次数为100，则会进行迭代。
这是如何工作的？为什么第二次Map函数找不到单词'house'却没有存储('house',2)？
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在输入中的每个项目上都会调用Mapper，然后它会发出一系列中间键/值对。
这些键/值对如下所示：（功能，部分汇总值）或（房屋，1）。之后，将给定键的所有发射值分组在一起，例如（（功能，（value1，value2等））或（房屋，（1、1、1、1、1、1 ））。
最后，Reducer从该功能的所有中间值计算最终的合计结果。因此，（（功能，（值1，值2等））变成（（功能，totalValue））。或（房屋，（1、1、1、1、1， 1））变为（房子，5）。
Mapper不计算该功能（或示例中的单词）出现的次数，它只是将输出拆分为（功能，值）。 Reducer的工作是为功能计算最终的合计。否则，Reducer的目的是什么？
我需要指定我当前正在学习Hadoop和MapReduce编程模型。因此，如果我错了，请纠正我。