将这个单词分解为Map、Reduce。 Map阶段:在这个阶段,输入数据集被分割成小块,并由多个Map任务处理。每个Map任务将输入数据映射为一系列(key, value)对,并生成中间结果。 Reduce阶段:在这个阶段,中间结果被重新分组和排序,以便相同key的中间结果被传递到同一个Reduce任务。每个Reduce任务将具有相同key的中间结果合并、...
reduce函数接收 1) 一个函数和 2) 一个可迭代元素。该函数的目的是以某种方式将所有元素浓缩为一个值。最简单的例子就是加法 代码语言:javascript 复制 mylist=[1,2,3,4,5]from functoolsimportreduce defadd(a,b):returna+b result=reduce(add,mylist)print(result)#15 在这里,我们有一个简单的函数add(...
items=[1,2,3,4,5]deff(x):returnx**2squared=list(map(f,items)) 02 reduce reduce相比map稍复杂点 reduce的工作过程是 :在迭代序列的过程中,首先把前两个元素(只能两个)传给函数,函数加工后,然后把得到的结果和第三个元素作为两个参数传给函数参数,函数加工后得到的结果又和第四个元素作为两个参数传...
data_chunk = read_file_by_chunk(lines=100) # 数据切片 map_res = map(map_count, data_chunk) # map reduce_res = reduce(reduce_count, map_res) # reduce reduce_res = sorted(reduce_res.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) # 排序 for each in reduce_res[:10]: print(each)...
为了用python实现mapreduce,我们先引入下面两个个知识 sys.stdin() itertools之groupby sys模块的简单学习 sys.stdin 是一个文件描述符,代表标准输入,不需使用open函数打开,就可以使用 例如下面的简单程序 # coding=utf-8 import sys for line in sys.stdin: ...
Map(映射)函数,用来把一组键值对映射成一组新的键值对,指定并发的Reduce(归约)函数,用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。 然而在python中,map就是 :将一个函数映射到所有可枚举类型上,reduce就是归约。 #map/reducefromfunctoolsimportreduceprint(list(map(str,[-1,-2,-3,-4,-5])))def...
reduce函数 如果说map函数理解为映射的话,那reduce函数则可以理解为归约或者迭代。reduce函数也只接受两个参数,一个是归约函数,一个是函数所作用的可迭代对象。reduce将一个函数f作用在一个list上的迭代思想如下: reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2...
方法/步骤 1 下图是小编后面需要在MapReduce中使用的代码，如下图：2 然后打开Hadoop集群，打开主机master的终端，输入【ifconfig】命令查看主机IP地址，如下图：3 使用SecureCRT软件连接到Hadoop集群的主机，如下图：4 首先进入到hadoop目录下的bin目录下，因为要将代码文件上传到这个目录下，所以先要打开这个目录，...
使用Python编写MapReduce代码的技巧就在于我们使用了HadoopStreaming来帮助我们在Map 和 Reduce间传递数据通过STDIN (标准输入)和STDOUT (标准输出).我们仅仅使用Python的sys.stdin来输入数据,使用sys.stdout输出数据,这样做是因为HadoopStreaming会帮我们办好其他事。
使用Python编写MapReduce代码的技巧就在于我们使用了 HadoopStreaming 来帮助我们在Map 和 Reduce间传递数据通过STDIN (标准输入)和STDOUT (标准输出).我们 仅仅使用Python的sys.stdin来输入数据,使用sys.stdout输出数据,这样做是因为HadoopStreaming会帮我们办好其他事。这是真的,别不相信!