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scala中map和reduce的区别
1、(1)MapReduce是hadoop的核心组件之一，hadoop要分布式包括两部分，一是分布式文件系统hdfs，一部是分布式计算框，就是mapreduce，缺一不可，也就是说，可以通过mapreduce很容易在hadoop平台上进行分布式的计算编程。(2)Mapreduce是一种编程模型，是一种编程方法，抽象理论。
2、分区：将map输出的结果按照reduce task数量分给不同的reduce.默认算法为map结果的key 进行hash运算，将结果取模。
3、MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念Map（映射）和Reduce（归约），是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。
4、总结表1的数据，Linux shell在处理小规模数据时表现出 ，而Hadoop MapReduce尽管简单但I/O频繁。Spark RDD和Scala编程因其内存计算和分布式处理能力，运行时间明显优于其他方法，尤其是Spark RDD的3分钟22秒，显示出其在大数据处理中的高效性。
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