集算器是专注于增强Hadoop能力的纯JAVA的并行计算框架，让程序员提高Hadoop的开发效率是它的基本能力。
举一个简单的例子：HDFS上有2个文件，分别是客户信息和订单信息，customerID是它们之间的关联字段。如何进行关联计算，以便将客户名称添加到订单列表中？
在集算器中对应的代码如下：
Main程序：
Sub程序：
可以看到，集算器的代码非常直观：在Main程序中指定task数量并准备出每个task的参数；将task分配给10个运算节点；合并task的运算结果并写入文件。Sub程序相当于MapReduce的Map过程：按参数截取一段数据进行join操作；向Main返回计算结果。
事实上，关联计算通常不可能是数据计算的最终目标，这之后通常还需要通过分组汇总、排序过滤等。在集算器中，这个完整的计算过程可以写在同一段脚本中，而MapReduce需要再另写一个类。在这一点上，MapReduce的开发效率远不如集算器。
集算器提供了专业的大数据脚本语言，它支持真正的集合数据类型，支持有序集合，可以自由地访问集合的成员并进行和序号相关的计算；集合的集合可以表达各种复杂分组形式，比如等值分组、对位分组、枚举分组。用户还可以像操作对象一样操作数据集中的单独记录。
集算器的脚本是写在网格中的，无需定义即可引用中间计算结果，代码编辑、调试功能完善，配合HDFS，集算器可以大提高Hadoop的运算效率。
MapReduce的框架结构决定了它只适合针对单数据集的简单计算，比如搜索，而关联计算、有序计算、等值分组、比上期、同期比等算法则不适合用MapReduce。在Hadoop中的进行这类计算，可以使用集算器提高开发效率。
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