filter()、map()、Map Reduce型番

アレイ内の各要素を繰り返し、特定の関数を実行する形で表示される結果.
reduceを習ったことがあります.
->アレイreduceメソッド
今日はmap,filter法,mapreduceモデルをさらに簡単にまとめる.

🍫 filter()

booleanタイプの関数がパラメータとして返され、各配列の要素に適用されます.
false要素を削除し、true要素のみからなる「新しい配列」を返します.

その関数は、フィルタを適用する配列内の各要素をパラメータとする.

const arr = [1, 2, 3, 4, 5];

const newArr = arr.filter((el) => {return el % 2 ===0});

console.log(newArr);  // [2, 4]

🍫 map()

関数をパラメータとして、各配列の要素に関数を適用した結果を「新しい配列」に返します.

その関数は、mapを適用する配列の各要素をパラメータとする.

const arr = [1, 2, 3];

const newArr = arr.map((el) => {return el*el});

console.log(newArr);  // [1, 4, 9]

🍫 MapReduce model ??

今はたぶんMapとReduceのスタイルを知っています.これは何ですか.
まず、グーグル検索に努力した結果は、Map()やReduce()のような方法ではありません.
以下はWekiのMapReduceによる定義です.
複数のマシンからなる分散データベースを並列に処理するプログラミングモデル
実はデータベースもまだよく分からないので、何を言っているのか全然分かりません.
しかし、全体の概念は無理に理解するしかない.

MapとReduceを分けて考えましょう

Map:データセット(私が学んだ基準では配列)に特定の条件を適用して、データセットを再マッピングします.
(マッピング:ある値を別の値に対応)
Reduce:特定の条件をデータセット(私が学んだ基準では:アレイ)に適用して、必要な新しい形式の凝縮(?)を得る指定したデータを返します.

では、MapReduceのテーマを理解することができます。

分散された無秩序なデータを各タイプにマッピングし、フィルタリングとソートによって必要なデータにデータを抽出する分散処理技術のフレームワークです.
ビッグデータ量データを処理するためのプログラミングモデル.
まだ深さがわかりません.ここまでのスタイルを覚えておきましょう
下図を見ると、この概念をより直感的に理解することができます.