print(map(str, [1, 2, 3, 4])) list(map(str, [1, 2, 3, 4]))#若无外面的list,则返回<map object at 0x***> 结果为: ['1', '2', '3', '4'] Python中有.join()和os.path.join()两个函数,具体作用如下: . join(): 连接字符串数组。将字符串、元组、列表中的元素以指定的字符...
join(map(str, numbers)) print(comma_separated) # 输出:1, 2, 3, 4, 5 这里,我们使用了 map() 函数将数字列表转换为字符串列表,然后使用逗号和空格作为分隔符进行连接。需要注意的是,虽然 join() 方法在很多情况下都非常有用,但它不适用于连接非字符串对象。如果尝试使用非字符串对象作为分隔符进行连接,...
带有str子类的os.path.join是指在Python中使用os.path.join函数来拼接字符串路径时,需要将字符串子类(如str子类)转换为字符串类型。 os.path.join函数用于将多个字符串路径拼接成一个完整的路径。在Python中,字符串是一个内置的数据类型,而str子类是指字符串的子类,例如Path类。 在使用os.path.join函数时,需要...
在map阶段,map函数同时读取两个文件File1和File2,为了区分两种来源的key/value数据对,对每条数据打一个标签(tag),比如:tag=0表示来自文件File1,tag=2表示来自文件File2。即:map阶段的主要任务是对不同文件中的数据打标签。 在reduce阶段,reduce函数获取key相同的来自File1和File2文件的value list, 然后对于同一...
一、map阶段实现小表与大表关联 Map端join是指数据达到map处理函数之前进行合并的，效率要远远高于Reduce端join，因为Reduce端join是把所有的数据都经过Shuffle，非常消耗资源。Map端join是针对特定场景进行的优化：将小表中的数据全部加载到内存，按关键字建立索引。大表中的数据作为map的输入，对map()函数每一对<key...
(1)Map端的主要工作,为来自不同表(文件)的key/value对打标签以区别不同来源的记录。然后用连接字段作为key,其余部分和新加的标志作为value,最后进行输出。 (2)Reduce端的主要工作,在Reduce端以连接字段作为key的分组已经完成,我们只需要在每一个分组当中将那些来源于不同文件的记录(在map阶段已经打标志)分开,最后...
python中字符串处理函数有"str".join(seq),拼接字符串,和os.path.join()返回拼接后的字符串。 一、"str".join(sequenue),join函数 python下拼接字符串可通过join函数实现,使用方法: string.join(sequence) 其中:string ==>> 字符串拼接符 sequence ==>> 要拼接的对象,可为字符串、元祖、列表、字典、集合 ...
// 可以直接在map里面的setup阶段对小表进行处理 @Override protected void setup(Mapper<LongWritable, Text, Text, Text>.Context context) throws IOException, InterruptedException { // 获取本地缓存文件 Path[] files = context.getLocalCacheFiles(); ...
(十三.)map()方法 方法创建一个新数组,这个新数组由原数组中的每个元素都调用一次提供的函数后的返回值组成,可以做运算,不能过滤原素组元素,不会改变原数组 (十四).every()方法 用于判断数组中的元素是否都满足条件,当每个元素都满足条件时,返回ture,否则false,不会改变原数组 ...
map函数接收order_items文件数据,并用split("\t")截取数据存放到数组kv[]中(其中kv[1]与str[0]代表的字段相同),用if判断,如果内存中dict集合的key值包含kv[1],则用context的write()方法输出key2/value2值,其中kv[1]作为key2,其他dict.get(kv[1])+"\t"+kv[2]作为value2。