17、深入理解 MapReduce 中的归约函数及相关应用

深入理解 MapReduce 中的归约函数及相关应用

1. 基础统计量计算

在数据分析中，经常需要计算一些基础的统计量，如均值、方差、偏度和峰度。以下是使用 MATLAB 代码实现这些计算的示例：

m = sum(x)/n; % mean
v = sum((x-m).^2)/n; % variance
s = sum((x-m).^3)/n; % skewness without normalization
k = sum((x-m).^4)/n; % kurtosis without normalization
out = {[n, m, v, s, k]};

在上述代码中， x 是数据向量， n 是数据的数量。通过这些代码，我们可以方便地计算出数据的均值、方差、未归一化的偏度和未归一化的峰度，并将结果存储在 out 中。

2. 归约函数在 MapReduce 中的作用

MapReduce 是一种用于处理大规模数据的编程模型，它将计算任务分解为两个主要阶段：Map 阶段和 Reduce 阶段。归约函数在 MapReduce 中起着至关重要的作用，它负责处理 Map 阶段输出的中间结果，并生成最终的结果。

2.1 归约阶段的步骤

MapReduce 算法的归约阶段包含以下步骤：
1. 分组 ：Map 阶段的输出是一个中间 KeyValueStore