第一个參数iter是一个迭代器，涉及被map函数产生的键和值。它们是reduce实例。在本例中。单词随机被托付给不同的reduce实例。然后，要单词同样，处理它的reduce也同样。可确保终于合计是正确的。第二个參数params与map函数中一致，在此。仅简单使用disco.util.kvgroup()来提取每一个单词统计计数。累计计数，yield(产生)结果。执行作业以下開始执行作业。可使用大量參数定制作业，但通常来说。对于简单的任务来说 ，仅使用当中3个就可以。除了启动作业之外，我们还须要输出结果。首先，我们在作业完毕前要等待，通过调用wait等待调用完毕，完毕后会返回结果。为方便起见。通过job对象调用wait及其他相关方法。result_iterator()函数取结果文件地址列表。它被wait()函数返回，iterates(迭代)遍历全部结果中的键值对。 defmap(line, params):    for word in line.split():        yield word, 1 defreduce(iter, params):    from disco.util import kvgroup    for word, counts in kvgroup(sorted(iter)):        yield word, sum(counts) if__name__ == '__main__':    job =Job().run(input=["http://discoproject.org/media/text/chekhov.txt"],                    map=map,                    reduce=reduce)    for word, count inresult_iterator(job.wait(show=True)):        print(word, count) 本博客全部内容是原创，假设转载请注明来源http://blog.csdn.net/myhaspl/假设一切妥当。可看到作业执行，输入从tagdata:bigtxt中读入，这个是開始时刻创建的终于打印输出，在job执行时，可打开（或执行disco master的端口）。查看作业的实时进程。python count_words.py也可在控制台上查看作业进程，例如以下： DISCO_EVENTS=1 python count_words.py正如您所示,创建一个新的迪斯科的工作是相当简单的。你能够在随意数量的方面扩展这个简单的样例。比如,通过使用params对象包含停用词的列表。假设你把迪斯科分布式文件系统的数据,你能够试试改变输到tag://data:bigtxt。以及加上map_reader =disco.worker.task_io.chain_reader。你能够试着用sum_combiner(),使job更有效率。你也能够尝试自己定义功能分区和读取函数，用与map和reduce函数一样的方式编写，然后,你能够试着链接job在一起,以便之前的job输出成为下一个的输入。disco是设计得尽可能的简单,这样你就能够专注于你自己的问题,而不是框架。

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