我认为您的问题围绕着reduce函数，这是2个参数返回1的函数，而在Reducer中，您实现了多对多函数。
如果不太通用，则此API更简单。在这里，您提供了一个关联操作，该操作可以将任意2个值减小为1（例如，两个整数总和为1）。这用于将每个键的所有值都减小为1。由于可以使用2对1函数来实现，所以不必提供N对1函数。在这里，您不能为一个键发出多个值。
结果是每个（键，一堆值）的（键，减值）。
实际上，经典Hadoop
MapReduce中的Mapper和Reducer都非常相似（只是每个键采用一组值而不是单个值），并允许您实现很多模式。以一种好的方式，以一种浪费和复杂的方式。
您仍然可以重现Mappers和Reducers的功能，但是Spark中的方法是mapPartitions，可能与groupByKey配对。这些是您可能考虑的最一般的操作，我并不是说您
应该 在Spark中以这种方式模拟MapReduce。实际上，它不太可能有效。但是有可能。
