Python内建了map()和reduce()函数. 原文在这里MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters,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list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]…

1.filter filter(function,sequence) 对sequence中的item依次执行function(item),将执行的结果为True(符合函数判断)的item组成一个list.string.tuple(根据sequence类型决定)返回. #!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 """ @author: 侠之大者kamil @file: filter.py @time: 2016/4/9 22:03 &quo…

1.1函数式编程 面向过程编程:我们通过把大段代码拆成函数,通过一层一层的函数,可以把复杂的任务分解成简单的任务,这种一步一步的分解可以称之为面向过程的程序设计.函数就是面向过程的程序设计的基本单元. 函数式编程:是使用一系列函数去解决问题,函数式编程就是根据编程的范式来的出想要的结果,只要是输入时确定的,输出就是确定的. 1.2高阶函数 能把函数作为参数传入,这样的函数就称为高阶函数. 1.2.1函数即变量 以python的内置函数print()为列,调用该函数一下代码 >>> pri…

什么是函数式编程? 与面向对象编程(Object-oriented programming)和过程式编程(Procedural programming)并列的编程范式. 最主要的特征是,函数是第一等公民,可以定义在函数内外,作为函数参数或返回值,函数的组合. 强调将计算过程分解成可复用的函数,典型例子就是map方法和reduce方法组合而成 MapReduce 算法. 只有纯的.没有副作用的函数,才是合格的函数. 知乎-什么是函数式编程思维? 函数式编程与命令式编程最大的不同其实在于: 函数式编…

参考:map/reduce Note 1.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. #!/usr/bin/env python3 def f(x) : return x*x l = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) print(list(l)) sh-3.2# ./map1.py [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49] l是map函数返回的一…

Python是一门非常简洁,非常优雅的语言,其非常多内置函数结合起来使用,能够使用非常少的代码来实现非常多复杂的功能,假设相同的功能要让C/C++/Java来实现的话,可能会头大,事实上Python是将复杂的数据结构隐藏在内置函数中,用C语言来实现,所以仅仅要写出自己的业务逻辑Python会自己主动得出你想要的结果.这方面的内置函数主要有,filter,map,reduce,apply,结合匿名函数,列表解析一起使用,功能更加强大.使用内置函数最显而易见的优点是: 1. 速度快,使用内置函数,比…

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…

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…

作者:Coldwings链接:https://www.zhihu.com/question/29936822/answer/48586327来源:知乎著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权. 简单的说就是问题可以划分成若干单元,每个单元的计算互不相关,单元计算结果可以在可以承受的时间内合成为总结果的计算.再说直白一点:所有分治模型都可交由hadoop解决.可以说spark是功能更全面的hadoop,支持一些诸如filter.group之类的操作,但是原本思想仍是map reduce,差别不太大…

python基础——map/reduce 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)=…