【大数据技术Hadoop+Spark】MapReduce概要、思想、编程模型组件、工作原理详解（超详细）
MapReduce是Hadoop系统核心组件之一，它是一种可用于大数据并行处理的计算模型、框架和平台，主要解决海量数据的计算，是目前分布式计算模型中应用较为广泛的一种。一、MapReduce核心思想MapReduce的核心思想是“分而治之”。所谓“分而治之”就是把一个复杂的问题，按照一定的“分解”方法分为等价的规模较小的若干部分，然后逐个解决，分别找出各部分的结果，把各部分的结果组成整个问题的结....
如何减少Spark依赖模型导出的工作原理？
可以用简单的语言解释一下Spark模型导出如何在预测期间不依赖于Spark集群吗？我的意思是，如果我们在ML管道训练中使用像ml.feature.stopwordremover这样的Spark函数并以PMML格式导出它，那么在我没有Spark安装的生产中部署时，如何重新生成此函数。可能是我们使用JPMML时。我在这里浏览了PMML维基页面，但它只是解释了PMML的结构。但是，那里没有提供功能描述。
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