MapReduce 以及 Python中的Map和Reduce

博客介绍了MapReduce的由来,它是Google提出的面向大规模数据处理的并行计算模型,Doug Cutting基于Java开发了Hadoop开源框架。还阐述了Map和Reduce函数原型,最后提及Python中的并行计算,并给出相关参考。

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(先挖个坑)

MapReduce由来

在这里插入图片描述

  • MapReduce最早是由Google公司研究提出的一种面向大规模数据处理的并行计算模型和方法,论文地址:MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters
  • Doug Cutting 基于Java设计开发了一个称为Hadoop的开源MapReduce并行计算框架和系统

Map和Reduce

  • Map 函数原型
    map(*function*, *iterable*, *...*) -> Iterator
    意思是map函数对第二个参数(或者后面更多的参数)进行迭代,将迭代的元素作为参数传递给function,function将处理过的结果是Iterator,是惰性序列(因此通过list()函数让它把整个序列都计算出来并返回一个list)
  • Reduce 函数原型
    reduce(*function*, *iterable*[, *initializer*]) -> value
    reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, …]上,这个函数必须接收两个参数,reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算

Python中的并行计算

更多参考:

  1. 百度百科:MapReduce
  2. python中的map和reduce
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