MapReduce计算π：通过随机点分布估计圆周率，利用Mapper生成随机点，Reducer统计落在单位圆内的点数与总点数比值。
MapReduce计算π值
基于Hadoop分布式计算框架实现圆周率近似值估算
1、引言
MapReduce概念与特点
π值计算背景与意义
2、MapReduce工作原理
MapReduce编程模型
MapReduce作业流程
3、算法设计思路
蒙特卡洛方法
随机点生成与判定
4、Mapper类实现
输入数据处理
随机点生成逻辑
5、Reducer类实现
数据汇总与统计
π值计算逻辑
6、实验结果与分析
实验环境配置
实验过程记录
结果对比与误差分析
7、归纳与展望
算法优缺点归纳
未来改进方向
8、FAQs
问题一：为什么选择蒙特卡洛方法来计算π值？
问题二：如何提高MapReduce计算π值的精度？
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