用python写map reduce程序

Python内建了map()和reduce()函数. 如果你读过Google的那篇大名鼎鼎的论文"MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters",你就能大概明白map/reduce的概念. 我们先看map.map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是Iterable,map将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并把结果作为新的Iterator返回. 举例说明,比如我们有一个函数f(x)=x2,要把这个函数作用在一个li

前言 以前我们启动一个Map/Reduce,经常是利用hadoop jar ./xxx.jar yyy.KK input output的方式在SHELL脚本或者命令行直接提交作业.但是最近涉及到的一个项目,需要根据配置动态的启动MR作业,也就是涉及到向MAP,REDUCE处理类传递参数的问题. 传递参数的方式 最常见的方式: Configuration conf = new Configuration(); conf.set("key","value"); 然后在M

一.map Python内置函数,用法及说明如下: class map(object): """ map(func, *iterables) --> map object Make an iterator that computes the function using arguments from each of the iterables. Stops when the shortest iterable is exhausted. ""&quo

MR程序的执行环境有两种:本地测试环境.服务器环境. 1.本地环境执行MR程序的步骤: (1)在windows下配置hadoop的环境变量 (2)拷贝debug工具(winutils)到HADOOP_HOME/bin (3)从源码中拷贝org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO.java到我们的mr的src目录下,修改NativeIO.java.(大家可去http://download.csdn.net/detail/u013226462/9516657下载.)

众所周知,Hadoop框架使用Mapper将数据处理成一个<key,value>键值对,再网络节点间对其进行整理(shuffle),然后使用Reducer处理数据并进行最终输出. 在上述过程中,我们看到至少两个性能瓶颈: 如果我们有10亿个数据,Mapper会生成10亿个键值对在网络间进行传输,但如果我们只是对数据求最大值,那么很明显的Mapper只需要输出它所知道的最大值即可.这样做不仅可以减轻网络压力,同样也可以大幅度提高程序效率. 使用专利中的国家一项来阐述数据倾斜这个定义.这样的数据远

利用map()函数,把用户输入的不规范的英文名字,变为首字母大写,其他小写的规范名字.输入:['adam', 'LISA', 'barT'],输出:['Adam', 'Lisa', 'Bart']. 1 def cg(name): 2 return name[0].upper()+name[1:].lower() 3 L = ['adam', 'LISA', 'barT'] 4 print map(cg,L1) 编写一个prod()函数,可以接受一个list并利用reduce()求积. 1 de

step1 下载pyinstaller 链接地址http://www.pyinstaller.org/downloads.html 打开地址结果如上图,step2进行安装: step2:安装pyinstaller 解压文件,复制pyinstaller文件夹中setup.py所在的路径 打开win命令行cmd窗口 进入到刚才复制的地址路径 执行命令 python setup.py install 静静的抽根烟,直到看到finished processing dependencies for ...

package test2; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper

好不easy算法搞定了.小数据測试也得到了非常好的结果,但是扔到进群上.挂上大数据就挂了.无休止的reduce不会结束了. .. .. .... .. ... .. ==================================================================== 这才想起还有个combiner! .!!!.!! !.!!.!! !! ! !! ! 我们知道.MapReduce是分为Mapper任务和Reducer任务.Mapper任务的输出,通过网络传输到