主要结构按照论文编写：
包含容错功能，默认10s后未完成任务则重新分配，支持多机部署
分布式文件系统采用hdfs
与论文不同的地方是中间文件也存储于分布式文件系统，减少了额外的RPC调用
其中Reduce数量由代码指定，Map数量由输入文件数量决定
.
├── apps
│ └── wordcount.go // 用户编写部分
├── imgs
├── main
│ ├── input.txt
│ ├── mrmaster.go // 部署一个Master节点
│ └── mrworker.go // 部署一个Worker节点
├── mr
│ ├── master.go // Master逻辑部分
│ ├── rpc.go // RPC相关定义
│ └── worker.go // Worker逻辑部分
├── go.mod
├── README.md
└── run.sh
主节点与从节点间通过RPC通信，提供三个RPC接口：RegisterWorker，ApplyTask，FinishTask
sh run.sh
结果在main/tmp/answer中
切换分支：git checkout multi-machine
调用了库：https://github.com/colinmarc/hdfs
若要编译，使用go get github.com/colinmarc/hdfs/v2下载库
然后准备多台机器，其中一台机器做Master，其余机器做Worker，启动hdfs服务
修改mr/worker.go中的masterAddress常量为主节点地址
编译后，在主节点机器上运行./mrmaster input.txt
从节点机器上运行./mrworker ../apps/wordcount.so
运行完成后mrmaster进程会打印结果
也可以从hdfs中/mr/路径下查看产出结果
再次运行注意删除此路径