在Spark中，廣義的MapReduce是指使用Map和Reduce操作以及其他數(shù)據(jù)處理操作來進(jìn)行分布式數(shù)據(jù)處理的一種模型。與傳統(tǒng)的MapReduce模型不同，Spark中的廣義MapReduce可以包含更多的操作，例如filter、groupByKey、reduceByKey等，同時也支持更多的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，例如RDD、DataFrame和Dataset。通過使用Spark中的廣義MapReduce模型，用戶可以更靈活地進(jìn)行數(shù)據(jù)處理并實現(xiàn)更復(fù)雜的分布式計算任務(wù)。
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