问：你会hadoop吗？
答：会一点点，有了上次教训，不敢声称自己会
问：那你给我说说mapreduce
答：我说这是分布式处理，举了个例子，讲的很浅显
问：其实mapreduce大概就这个思想吧，你说的过于简单了，实际上处理还是很复杂的
答：是的，我还只懂些皮毛
MapReduce：通常来讲，我们的笔记本电脑可以同时干很多事儿，比如听音乐，编辑Word文档，下载电影，这些都可以同时进行，为什么呢？因为这些程序任务所处理的数据量规模小。而对于大规模的数据处理任务来说，就不是一台电脑同时做许多任务了，而是许多电脑同时做一件任务的逻辑关系。假如你写了一个程序，然后让你的电脑来跑一个比较大的数据量（例如把百度百科上所有的词条分析一遍…）,那么你的电脑需要很长很长的时间来做这件事…大多数情况下，数据还没跑完，你的电脑就被累死了（死机…）。那么怎么办？就有人考虑到了用许多台电脑来同时完成这个任务。这就引入了并行计算的概念。
许多电脑同时做一件复杂的任务，涉及很多问题：比如，这个任务首先要分解成许多子任务，然后这些小任务要在这些电脑上面去分配，然后这些电脑完成了任务之后反馈的结果还要汇总，同时还要考虑如果这些电脑的故障异常等问题怎么去解决…MapReduce就是这样的一个编程模型
这些PC机器分为三类，第一类称为Master，Master是负责调度的，相当于工地的工头。第二类叫Worker，相当于干活儿的工人。Woker进一步分为两种，一种Worker叫Mapper，另一种叫Reducer。假设我们有一个巨大的数据集，里面有海量规模的元素，元素的个数为M，每个元素都需要进行同一个函数处理。于是Master将M分成许多小份，然后每一份分给一个Mapper来做，Mapper干完活儿（执行完函数），将自己那一份儿活儿的结果传给Reducer。Reducer之后统计汇总各个Mapper传过来的结果，得到最后的任务的答案。
那你平时用python语言，都比较常用哪些包啊
OpenCV，numpy，scipy，pandas，tensorflow，sklearn。。。
冒泡排序、快速排序、归并排序。还有排序的时间复杂度 空间复杂度
冒泡排序、快速排序、归并排序