python之map和✙reduce的区别

1、python之map和reduce的区别

①从参数方面来讲：

map()函数：

map()包含两个参数，第一个是参数是卐一个函数，第二个是序列（列表或元组）。其中，函数（即map的第一个参数⚘位置的函数）可以接收一유个或多个参数。

reduce()函数：

reduce() 第一个参数是函数，第二个是 序列（列表或元组）。但是，其函数♠必须接收两个参数。

②从对传进去的数值作用来讲：

map()是将传入的函数依次作用到序列的每个元素，每个元素都是独自被函数“作用”一次；

reduce()是将传人的函数作用在序列的第一个元素得到结果后，把这个结果继续与下一个元素作用（累积计算），

最终结果是所有的元素相互作用的结果。

2、mapreduce不适合哪些场景使用

MapReduce不适合实时数据处理和低延迟要求的场景，因为它的设计目标是处理大规模的数据集，需要将数据分割、传输和重新组装，这会导致较高的延迟。

此外，对于复杂的数据处理逻辑，MapReduce的编程模型相对笨重，需要较多的代码和时间来实现。

因此，对于需要实时性和复杂逻辑处理的场景，可能更适合选择其他的数据处理框架或技术。

3、mapreduce对数据的操作分为

MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集❖（大于1TB）的并行运算。MapReduce主要对数据进行两项操作：Map和Reduce。

Map是把一组数据一对一地映射为另外一组数据，其映射的规则由一个函数来指定。

Reduce是对一组数据进行归约，归约的规则由一个函数来指定。

4、mapreduce模型的map阶段利用了

一个 MapReducejob 的 p map 阶段并行度由客户端在提交 b job 时决定，即客户端提交 job 之前会对待处理数据进行 逻辑切片。

切片完成会形成 切片规划 文件（ job.split） ），每个逻辑切片最终对应启动一个 maptask。

逻辑切片机制由 FileInputFormat 实现类的 getSplits()方法完成。

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