Map-Reduce基础

二. 分布式计算(Map/Reduce) 分 布式式计算,同样是一个宽泛的概念,在这里,它狭义的指代,按Google Map/Reduce框架所设计的分布式框架.在Hadoop中,分布式文件 系统,很大程度上,是为各种分布式计算需求所服务的.我们说分布式文件系统就是加了分布式的文件系统,类似的定义推广到分布式计算上,我们可以将其视为增 加了分布式支持的计算函数.从计算的角度上看,Map/Reduce框架接受各种格式的键值对文件作为输入,读取计算后,最终生成自定义格式的输出文件. 而从分布式的角度

python内置函数map/reduce/filter 这三个函数用的顺手了,很cool. filter()函数:filter函数相当于过滤,调用一个bool_func(只返回bool类型数据的方法)来迭代遍历每个序列中的元素. 返回bool_func结果为true的元素的序列(注意弄清楚序列是什么意思)http://blog.csdn.net/bolike/article/details/19997465序列参考</a> 如果filter参数值为None,list参数中所有为假的元 素都将被

Python内置函数 lambda lambda表达式相当于函数体为单个return语句的普通函数的匿名函数.请注意,lambda语法并没有使用return关键字.开发者可以在任何可以使用函数引用的位置使用lambda表达式.在开发者想要使用一个简单函数作为参数或者返回值时,使用lambda表达式是很方便的.总结:处理简单逻辑,自动返回结果 语法格式: lambda parameters: expression 就相当于 def fun(args) return expression 并且lam

转载请注明出处:王亟亟的大牛之路 首先在这里祝愿大家,新年快乐,工作顺利,BUG少少!!! 本来说是在春节假期内继续维持着写文章的进度,但是还是偷懒了几天(打了4天SC2哈哈哈) 今天上的是关于Python的文章,毕竟在亲戚家拜年,懒得插各类手机调试什么的,况且确实好久没有弄Python了,就写了,废话不多,开始正题!! 函数式编程 函数是什么? 把复杂的操作化为简单的函数分解成简单的操作,这种操作就是面向过程,也就是C这类的实现的大体概念. 函数式是什么? 函数没有变量,任意一个函数,只要输入

背景: 在大数据领域, 由于各方面的原因. 有时需要自己来生成测试数据集, 由于测试数据集较大, 因此采用Map/Reduce的方式去生成. 在这小编(mumuxinfei)结合自身的一些实战经历, 具体阐述下生成测试数据集的Map/Reduce程序该如何写? 场景构造: 假设某移动电信行业的某具体业务, 其记录了通话信息(包括拨打方/接听方/通话时间点/基站 等要素). 产商是不可能提供真实的用户数据用于测试的, 但提供了基本的数据规格. 具体针对该业务场景, 我们简单规划如下: num1 v

Map/Reduce用户界面 本节为用户採用框架要面对的各个环节提供了具体的描写叙述,旨在与帮助用户对实现.配置和调优进行具体的设置.然而,开发时候还是要相应着API进行相关操作. 首先我们须要了解Mapper和Reducer接口,应用通常须要提供map和reduce方法以实现他们. 接着我们须要对JobConf, JobClient,Partitioner,OutputCollector,Reporter,InputFormat,OutputFormat,OutputCommitter等进行讨

基础篇 本章大纲: 协程函数 递归函数 匿名函数lambda 内置函数map reduce filter  max min zip sorted 匿名函数lambda和内置函数结合使用 面向过程编程与函数编程 模块与包的使用 re模块内置函数 一,协程函数 注意:函数先定义,后使用.这是函数第一原则.函数主要分为定义,调用 1.1,什么是协程函数 协程函数特点:yield变为表达式,可以通过g.send(value)传值,用send传值时协程函数需要初始化,也可以说是生成器函数的一种 1.2,协

上一节分析了Job由JobClient提交到JobTracker的流程,利用RPC机制,JobTracker接收到Job ID和Job所在HDFS的目录,够早了JobInProgress对象,丢入队列,另一个线程从队列中取出JobInProgress对象,并丢入线程池中执行,执行JobInProgress的initJob方法,我们逐步分析. public void initJob(JobInProgress job) { if (null == job) { LOG.info("Init on

python 中内置的几个函数filter, map, reduce, lambda简单的例子. #!/usr/bin/env python #_*_coding:utf-8_*_ #filter(function, sequence): #对sequence中的item依次执行function(item),将执行结果为True的item组成一个List/String/Tuple(取决于sequence的类型)返回. #可以看作是过滤函数. tasks = [ { 'id': 1, 'title

需求说明 用Map&Reduce计算几个班级中,每个班级10岁和20岁之间学生的数量: 需求分析 学生表的字段: db.students.insert({classid:1, age:14, name:'Tom'}) 将classid随机1和2.age在8-25岁之间随机,name在3-7个字符之间随机. 数据写入 数据写入java脚本 往mrtask库中students写入1000万条数据: package org.test; import java.util.ArrayList; impor