WordCount是一种常见的文本处理任务，用于计算给定文本中单词的数量。它是最简单、最能体现MapReduce思想的程序之一，主要功能是统计一系列文本文件中每个单词出现的次数。
WordCount简历的执行流程如下。
1.准备数据：需要准备一份包含个人信息的简历数据，包括姓名、年龄、学历、工作经历、技能等。
2.创建RDD：使用Spark将简历数据创建为RDD（Resilient Distributed Dataset）分布式数据集。
3.血统记录：在创建RDD的过程中，记录下RDD之间的依赖关系，形成血统（Lineage）。这样可以在必要时恢复丢失的分区。
4.词频统计：对RDD中的每个元素进行词频统计，得到每个单词出现的次数。
5.过滤和排序：根据一定的规则过滤掉不需要的单词，并对单词按照出现次数进行排序。
6.结果输出：将结果输出为一份包含单词和出现次数的列表，或者按照一定的格式将结果写入到文件中。
WordCount的算法细节如下：
1.输入：WordCount的输入可以是一系列文本文件的路径，也可以是单个文本文件。
2.预处理：在正式进行WordCount之前，需要对输入数据进行预处理，包括去除无关字符、标点符号、停用词等，以便进行后续的词频统计，包括数据清洗、将文本转换为小写字母，去除多余的空格等。
4.停用词处理：去除一些常用的停用词，如“的”、“是”、“在”等，这些词对于词频统计没有太大意义。
5.特殊字符处理：对于一些特殊字符，如连字符、撇号等，需要进行转义或替换。
6.分词：将输入文本按照空格、标点符号等分隔符拆分成单个的单词，这里使用的是空格作为分隔符。
7.Map阶段：每个Mapper接收到一部分文本数据后，将文本拆分成单词，并为每个单词生成一个键值对（单词，1），表示该单词出现了一次。所有的Mapper的输出结果构成了中间数据集。
8.Reduce阶段：Reducer接收到所有Mapper的输出后，将相同单词作为键的所有值相加，得到每个单词的总出现次数。最后将结果按照一定的格式输出，例如每个单词和它的出现次数。
在实现上，WordCount程序通常采用MapReduce编程模型，通过Hadoop等分布式计算平台运行。程序分为Mapper和Reducer两个部分，Mapper负责对输入文本进行拆分和统计，Reducer负责对Mapper的输出进行汇总和计算。整个程序简洁明了，易于编写和理解。
以上是WordCount简历的基本执行流程，具体实现过程可能会因不同场景和需求而有所不同。
