大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于MAPreduce编程学习视频的问题，于是小编就整理了4个相关介绍MAPREDUCE编程学习***的解答，让我们一起看看吧。
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。
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。
MapReduce最基本的概念？
MapReduce 是一种用于大规模数据处理的编程模型和框架。它的基本概念包括：
1. **Map 任务（Mapper）**：将输入数据集分解成独立的元素，并对每个元素进行处理，生成中间结果。
2. **Reduce 任务（Reducer）**：对 Map 任务产生的中间结果进行汇总和处理，生成最终的输出结果。
3. **键值对（Key-Value Pair）**：数据以键值对的形式在 Map 和 Reduce 任务之间进行传输。
4. **分区（Partition）**：将数据划分为多个分区，以便在多个节点上并行处理。
5. ** shuffle 过程**：在 Map 任务和 Reduce 任务之间进行数据重排和分发的过程。
6. **容错处理**：MapReduce 框架通常具备容错机制，以处理节点故障和数据丢失等情况。
MapReduce 的工作原理是将大规模数据处理任务分解为多个 Map 任务，在多个节点上并行执行，然后将 Map 任务的输出进行 shuffle 和排序，分配给多个 Reduce 任务进行汇总处理。这种分布式处理的方式可以提高数据处理的效率和可扩展性。
用mapreduce怎么处理数据倾斜问题？
调优参数
set hive.map.aggr=true；
set hive.groupby.skewindata=true;
hive.map.aggr=true：在map中会做部分聚集操作，效率更高但需要更多的内存。
hive.groupby.skewindata=true：数据倾斜时负载均衡，当选项设定为true，生成的查询计划会有两个MRJob。第一个MRJob 中，Map的输出结果***会随机分布到Reduce中，每个Reduce做部分聚合操作，并输出结果，这样处理的结果是相同的GroupBy Key有可能被分发到不同的Reduce中，从而达到负载均衡的目的；第二个MRJob再根据预处理的数据结果按照GroupBy Key分布到Reduce中（这个过程可以保证相同的GroupBy Key被分布到同一个Reduce中），最后完成最终的聚合操作。
到此，以上就是小编对于MAPREDUCE编程学习***的问题就介绍到这了，希望介绍关于MAPREDUCE编程学习***的4点解答对大家有用。
