class MapreduceTest
include SkynetDebugger
def self.map(datas)
results = {}
datas.each do |data|
results[data] ||= 0
results[data] += 1
end
[results]
end
def self.reduce(datas)
results = {}
datas.each do |hashes|
hashes.each do |key,value|
results[key] ||= 0
results[key] += value
end
end
results
end
end
这个就是一个最简单、但是完整ruby版本的Map/Reduce代码了。我们需要编写一个map方法，告诉skynet去统计每个单词的出现次数，我们还需要编写一个reduce方法告诉skynet去归并每个map的统计结果。好了，剩下所有的工作都归Skeynet接管了，是不是很简单！
当然要让这个Map/Reduce跑起来我们还需要做一些工作，比方说安装skynet，配置skynet的并行节点等等，这些琐碎的工作可以看看skynet自己的文档：http://skynet.rubyforge.org/doc/index.html，就不详述了。
值得一提的是Skynet可以和Rails框架良好的整合起来工作，你可以把Rails当中一些非常耗时、可以Map/Reduce的工作丢给Skynet去异步后台执行，比方说：
MyModel.distributed_find(:all, :conditions => “created_on < '#{3.days.ago}'”).each(:some_method)
把最近3天以来所有的model查询处理以后要执行的耗时操作some_method交给Skynet，让Skynet动用他强大的运算网络去执行。
还可以异步执行：
model_object.send_later(:method, options, :save)
把耗时的任务交给Skynet去异步执行。
对于拥有强大运算网络、并且需要进行大量耗时运算的web2.0网站来说，Skynet真是一个很棒的工具，他可以让程序员很简单的编写处理健壮而高效的分布式应用程序！
