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在大數據處理框架中，聚合函數起著非常重要的作用，用于對大規模數據進行快速的匯總和計算。常見的大數據處理框架如Hadoop、Spark等都提供了豐富的聚合函數庫，方便用戶進行數據分析和統計。
在Hadoop中，用戶可以使用MapReduce編程模型來實現各種聚合函數，如sum、count、max、min等。同時，Hadoop還提供了一些內置的聚合函數，如Combiner函數和Reducer函數，可以加速數據處理過程。
在Spark中，用戶可以使用Spark SQL或DataFrame API來使用各種聚合函數。Spark SQL支持常見的SQL聚合函數，如avg、sum、count等，同時還可以自定義用戶自定義聚合函數。DataFrame API也提供了豐富的聚合函數，如agg、sum、avg等，可以方便地進行數據分析和統計。
總的來說，聚合函數在大數據處理框架中的集成讓用戶能夠更加方便地對大規模數據進行快速的匯總和計算，提高了數據處理的效率和靈活性。
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