reduce 80%

在引用中提到了Combiner合并的概念，它可以在Map阶段进行聚合操作，减轻Reduce端的压力，提高程序的执行效率。在Reducer的reduce方法中，可以看到实现了对相同key的聚合操作，将输出的key和NullWritable写入上下文中。合并操作主要是在Reduce阶段完成，因为Reduce端的处理压力较大，而Map节点的运算负载相对较低，所以使用Combiner可以充分利用资源，提高整体的效率。

至于"reduce 80%"这句话，需要进一步具体说明它是指什么。如果是指在整个程序中，Reduce阶段所占的比例是80%，那么可以通过调整程序的逻辑，减少Reduce的执行次数，提高Map的执行效率，从而降低Reduce端的压力。另外，可以使用Combiner进一步减轻Reduce端的压力。

相关问题

js中reduce函数

在 JavaScript 中，reduce() 是数组中的一个方法，它接收一个回调函数并对数组中的每个元素执行该回调函数，最终返回一个单一的值。

reduce() 方法接收两个参数：

1. 回调函数：这个函数接收四个参数： accumulator （累加器）， currentValue （当前值）， currentIndex （当前索引）和 array （数组本身）。
2. 初始值（可选）：作为回调函数的第一个参数传递给回调函数的初始值。如果没有提供初始值，则使用数组中的第一个元素作为初始值，并从数组的第二个元素开始执行回调函数。

回调函数中的 accumulator 参数是一个累加器，它在每次执行回调函数时都会被更新。第一次执行回调函数时，accumulator 的值等于传递给 reduce() 方法的初始值。在下一次执行回调函数时，accumulator 的值等于上一次回调函数的返回值。

reduce() 方法可以用于对数组中的元素进行求和、求平均值、查找最大值或最小值等操作。下面是一些使用 reduce() 方法的例子：

// 求和
const numbers = [1, 2, 3, 4, 5];
const sum = numbers.reduce((accumulator, currentValue) => accumulator + currentValue, 0);
console.log(sum); // 15

// 求平均值
const grades = [80, 90, 70, 85, 95];
const average = grades.reduce((accumulator, currentValue, index, array) => {
  accumulator += currentValue;
  if (index === array.length - 1) {
    return accumulator / array.length;
  } else {
    return accumulator;
  }
}, 0);
console.log(average); // 84

// 查找最大值
const numbers = [10, 20, 5, 30, 15];
const max = numbers.reduce((accumulator, currentValue) => {
  if (currentValue > accumulator) {
    return currentValue;
  } else {
    return accumulator;
  }
}, numbers[0]);
console.log(max); // 30

需要注意的是，reduce() 方法不会修改原始数组。如果需要修改原始数组，可以使用 map() 方法或 forEach() 方法。

如何实现在 Reduce 函数中对商品的销量进行汇总，并按照销量从大到小排序

### 回答1：
在 Reduce 函数中，可以将每个商品的销量存储在一个字典中，然后将该字典传递给一个排序函数，按照销量进行排序。具体实现方法如下：

1. 在 Reduce 函数的开头声明一个空字典，用来存储每个商品的销量。
2. 遍历输入的键值对，将商品名称作为字典的键，将销量作为字典的值，存储到字典中。如果该商品之前已经出现过，则将新的销量与原来的销量相加。
3. 将字典传递给排序函数，按照销量从大到小排序。可以使用 Python 内置的 `sorted` 函数来实现，例如：

sorted_sales = sorted(sales.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

其中，`sales` 是存储销量的字典，`sorted_sales` 是一个列表，列表中的每个元素都是一个元组，元组中的第一个元素是商品名称，第二个元素是销量。

4. 最后，在 Reduce 函数的输出中，输出排序后的商品销量信息即可。

### 回答2：
要实现在 Reduce 函数中对商品的销量进行汇总，并按照销量从大到小排序，我们可以按照以下步骤进行实现。

首先，我们需要定义一个商品的数据结构，包括商品的名称和销量两个属性。

接着，在 Map 函数中，我们可以将每个商品的名称作为键，销量作为值进行映射。

在 Reduce 函数中，我们可以遍历所有映射的结果，并将相同商品的销量进行累加。

然后，我们可以将汇总的结果按照商品的销量从大到小进行排序。我们可以使用一个集合来存储汇总结果，并定义一个比较函数，根据销量的大小进行排序。

最后，我们可以将排序后的结果输出。

总结起来，要实现在 Reduce 函数中对商品的销量进行汇总，并按照销量从大到小排序，我们需要定义商品的数据结构，进行映射和累加，使用集合和比较函数进行排序，最后输出排序结果。

### 回答3：
在 Reduce 函数中对商品的销量进行汇总并按照销量从大到小排序，可以按照以下步骤进行实现：

1. 首先，将所有商品的销量数据按照商品进行分组。每个商品作为键，对应的销量作为值。

2. 在 Reduce 函数中，对每一个商品的销量进行求和，将结果作为新的键值对。

3. 将所有商品的汇总结果进行排序，按照销量从大到小的顺序排序。

4. 最后，返回排序后的结果，即按照销量从大到小排列的商品汇总数据。

具体代码实现如下：

from functools import reduce

# 商品销量数据
data = [
    {'商品': 'A', '销量': 100},
    {'商品': 'B', '销量': 200},
    {'商品': 'A', '销量': 150},
    {'商品': 'C', '销量': 120},
    {'商品': 'B', '销量': 180},
    {'商品': 'C', '销量': 80},
]

def reduce_func(acc, item):
    # 对商品进行分组，并进行销量求和
    if item['商品'] in acc:
        acc[item['商品']] += item['销量']
    else:
        acc[item['商品']] = item['销量']
    return acc

result = reduce(reduce_func, data, {})

# 对商品销量进行从大到小排序
result_sorted = sorted(result.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

print(result_sorted)

以上代码中，利用 Reduce 函数对商品销量数据进行汇总，首先对商品进行分组，并计算销量求和。然后，对结果进行排序，按照销量从大到小排列。最后，打印排序后的商品汇总数据。