JavaPython中Spark如何实现Word Count的MapReduce过程？
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本文共计2464个文字，预计阅读时间需要10分钟。
在上一篇博客中，我们学习了如何使用Hadoop-MapReduce实现单词计数。现在，我们来探讨如何用Spark实现相同的功能。
Spark框架同样采用MapReduce-like模型，采用划分-聚合策略对数据进行分布式处理。
我们在上一篇博客中学习了如何用Hadoop-MapReduce实现单词计数，现在我们来看如何用Spark来实现同样的功能。Spark框架也是MapReduce-like模型，采用“分治-聚合”策略来对数据分布进行分布并行处理。不过该框架相比Hadoop-MapReduce，具有以下两个特点：对大数据处理框架的输入/输出，中间数据进行建模，将这些数据抽象为统一的数据结构命名为弹性分布式数据集。 1 导引我们在博客《Hadoop: 单词计数(Word Count)的MapReduce实现 》中学习了如何用Hadoop-MapReduce实现单词计数，现在我们来看如何用Spark来实现同样的功能。
2. Spark的MapReudce原理Spark框架也是MapReduce-like模型，采用“分治-聚合”策略来对数据分布进行分布并行处理。
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在上一篇博客中，我们学习了如何使用Hadoop-MapReduce实现单词计数。现在，我们来探讨如何用Spark实现相同的功能。
Spark框架同样采用MapReduce-like模型，采用划分-聚合策略对数据进行分布式处理。
我们在上一篇博客中学习了如何用Hadoop-MapReduce实现单词计数，现在我们来看如何用Spark来实现同样的功能。Spark框架也是MapReduce-like模型，采用“分治-聚合”策略来对数据分布进行分布并行处理。不过该框架相比Hadoop-MapReduce，具有以下两个特点：对大数据处理框架的输入/输出，中间数据进行建模，将这些数据抽象为统一的数据结构命名为弹性分布式数据集。 1 导引我们在博客《Hadoop: 单词计数(Word Count)的MapReduce实现 》中学习了如何用Hadoop-MapReduce实现单词计数，现在我们来看如何用Spark来实现同样的功能。
2. Spark的MapReudce原理Spark框架也是MapReduce-like模型，采用“分治-聚合”策略来对数据分布进行分布并行处理。