介绍
wood-cluster 是一个基于 Node.js 的开源分布式计算框架，它提供了可靠、高效、易用的分布式计算能力。通过 wood-cluster，我们可以轻松地构建分布式计算系统，实现大规模数据处理和计算。
安装
你可以通过 npm 包管理器来安装 wood-cluster：
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使用
创建 Master
首先，我们需要创建一个 Master 实例，Master 负责协调和管理整个分布式计算系统，其代码如下：
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创建 Worker
接下来，我们需要创建一个或多个 Worker 实例，Worker 负责执行具体的任务，其代码如下：
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简单示例
下面我们来看一个简单的示例，假设我们有一个数组数据需要进行分布式计算，计算所有元素的和，代码如下：
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---------------我们首先创建一个数组 data，然后创建一个 Master 实例和一个 Worker 实例。接着我们通过 Master 实例的 createJob 方法创建一个任务，其中 input 表示输入的数组数据，map 表示映射函数，reduce 表示归约函数。在这个示例中，映射函数返回数值本身，归约函数将所有数值相加。最后，我们监听任务的 result 事件，输出计算结果。
高级示例
在实际应用中，分布式计算往往涉及到更复杂的数据结构和算法。下面我们来看一个高级的示例，假设我们需要对一个大型的二维数组进行分布式计算，计算每一列的平均值。具体代码如下：
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---------------在这个示例中，我们依然创建了一个 Master 实例和两个 Worker 实例。我们需要对二维数组 data 进行分布式计算，这里的难点在于数据结构的映射和归约。我们将每一行的元素拆分成 key-value 形式，其中 key 是元素的下标，value 是元素的值。映射函数返回 key-value 数组。归约函数先要处理不同 Worker 返回的数据，需要将相同 key 的 value 进行合并，并记录每个 key 的 sum 和 count。combine 函数用于合并不同 Worker 的结果。最后，finalize 函数用于计算每一列的平均值。
总结
通过本文的介绍，我们了解到了如何使用 npm 包 wood-cluster 进行分布式计算，并介绍了其基本的用法和示例，包括简单示例和高级示例。我们可以根据实际应用的需要，灵活地选择数据结构和算法，构建高效、可靠的分布式计算系统。
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