1樓：FRANK
MapReduce是乙個計算模型，它的思想是從函式式程式設計裡借鑑的。MapRuduce就是把對於資料的操作轉換為對映和歸約。
map和reduce兩個函式是用來操作集合的函式，因為Python寫起來非常彆扭，這裡用F#示範，map相當於為集合的每乙個元素應用函式f，map的定義是
letrec
mapf
list
=match
list
with|
->|a::b
->f(
a)::
mapf
breduce是把集合相鄰的元素進行處理，reduce的定義letreduce
reduction
list
=match
list
with|
->invalidArg
"list"(SR
.GetString(SR
.inputListWasEmpty))|h::
t->fold
reductionht
使用map和reduce的例子
letsum
list
=list
|>map(
funx
->x|>reduce
(fun
x->funy
->x+
y))|>
reduce
(fun
x->funy
->x+y)
2樓：圓胖腫
就好比你問vert.x和圖論裡面的node/vertex什麼關係一樣tim fox用圖論裡面的vertex來給這個工具命名再通俗一點解釋，就好比中國的航母叫做山東號一樣
3樓：馬鵬瑋
關係就是都是基於Map-Reduce的處理思想設計出來的。
從使用者角度看功能其實差不多，
Python的Map函式和Hadoop的Map階段對輸入進行逐行處理；
Python的Reduce函式和Hadoop的Reduce階段對輸入進行累積處理。
但是其實完整的Hadoop MapReduce是Map+Shuffle+Sort+Reduce過程。
其中Shuffle過程是為了讓分布式機群之間將同Key資料進行互相交換，Sort過程是根據Key對所有資料進行排序，從而才能完成類WordCount功能，而這兩步在Python裡面當然是需要使用者自己去編寫的。
4樓：黃浩松
hadoop map階段所做的事模擬於 python map
hadoop reduce階段所做的事模擬於 python groupby
但只是模擬，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。
5樓：大魔頭-諾鐵
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