Как можно использовать функции map, filter и reduce для обработки больших объемов данных?

Функции map, filter и reduce можно использовать для обработки больших объёмов данных следующим образом:

1. Карта (map). www.analyticsvidhya.com code.tutsplus.com Позволяет применять функцию к каждому элементу списка. www.analyticsvidhya.com Например, возвести каждый элемент массива чисел в квадрат, получить имя из списка пользователей или обработать строки регулярным выражением. code.tutsplus.com
2. Фильтр (filter). www.analyticsvidhya.com ru.hexlet.io Проходит по массиву и отбирает только те элементы, которые подходят под заданное условие. ru.hexlet.io Например, выбрать из коллекции только те комментарии, в которых упоминается console.log. ru.hexlet.io
3. Уменьшение (reduce). www.analyticsvidhya.com ru.hexlet.io Агрегирует значения в единый результат. www.analyticsvidhya.com Например, из массива со множеством элементов создаёт один объект или число. ru.hexlet.io

Также с использованием функций map и reduce можно реализовать архитектуру MapReduce для параллельных вычислений больших данных. neurohive.io Каждый вычислительный блок отображает входные данные и выполняет начальное уменьшение, а централизованное устройство выполняет окончательное уменьшение и возвращает вывод. neurohive.io Эта архитектура масштабируема: если данных больше, нужно просто добавить больше единиц обработки, при этом код не требуется изменять. neurohive.io

Пользователь

Время добавления