如題
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hadoop map階段所做的事 類比於 python map
hadoop reduce階段所做的事 類比於 python groupby
但只是類比，hadoop map階段和reduce階段有更具體細節的不同步驟，兩者牛頭無法對上馬嘴。MapReduce是一種Google第一次提出的，在並行叢集裡對大資料進行計算的的一種編程模型。它包括map與reduce。map與reduce來源於函數式編程的兩個方法。Hadoop的MapReduce是對Google MapReduce的一個開源實現。它提供Map與Reduce兩個介面。
以下是python官方文檔對map與reduce的定義。
map(function, iterable): Apply
function to every item of
iterable and return a list of the results. 這個方法會把可迭代函數裡的每一個元素應用一次方程，並將結果以一個數組返回。
執行個體：
def add_one(x): return x+1a = [1,2,3,4]map(add_one,a) // 此處將返回 [2,3,4,5]
http://blog.damotou.info/2015/06/29/%E5%9B%BE%E8%A7%A3spark%E7%9A%84RDD%E7%BC%96%E7%A8%8B%E6%A8%A1%E5%9E%8B/
看我這篇部落格吧我去，這差得十萬八千裡。。
您好 我一名學生，現在的研究方向也是關於資料採礦的，今天有幸看到您的文章裡有關於 用python來實現mapreduce 程式，想請教一下您僅用python來寫實現mapreduce程式夠嗎 因為我學得是python ,但是瞭解到大部分的hadoop程式及架構都是用java來寫的，所以在這裡想問一下您是不是還需要繼續學習java來開發mapreduce 程式？希望得到您的指導
