python与云计算的关系_python map reduce与云计算map/reduce之间的关系？

map/reduce的云概念非常相似，但改为并行工作。首先，每个数据对象通过一个函数传递给一个新对象（通常是某种字典）。然后，对map返回的对象对调用reduce函数，直到只剩下一个。这是map/reduce操作的结果。在

一个重要的考虑因素是，由于并行化，reduce函数必须能够接收来自map函数的对象以及来自之前的reduce函数的对象。当您考虑并行化如何进行时，这会更有意义。许多机器将各自的数据缩减为单个对象，然后这些对象将被缩减为最终输出。当然，如果有大量的数据，这可能会发生在多个层中。在

在下面的一个简单的框架中，您可以使用下面的示例来减少单词的数量：list = ['a', 'foo', 'bar', 'foobar', 'foo', 'a', 'bar', 'bar', 'bar', 'bar', 'foo']

list2 = ['b', 'foo', 'foo', 'b', 'a', 'bar']

映射函数如下所示：

^{pr2}$

reduce函数如下所示：def countReduce(d1, d2):

out = d1.copy()

for key in d2:

if key in out:

out[key] += d2[key]

else:

out[key] = d2[key]

return out

然后您可以这样映射/减少：reduce(countReduce, map(wordToDict, list + list2))

>>> {'a': 3, 'foobar': 1, 'b': 2, 'bar': 6, 'foo': 5}

但您也可以这样做（并行化就是这样做的）：reduce(countReduce, [reduce(countReduce, map(wordToDict, list)), reduce(countReduce, map(wordToDict, list2))])

>>> {'a': 3, 'foobar': 1, 'b': 2, 'foo': 5, 'bar': 6}

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