def fact(a,b): return a*b from functools import reduce print(reduce(fact,range(1,6))) from functools import reduce print(reduce(lambda x, y: x * y, range(1, 6))) 输出: 120

// js计算数组中每个元素出现的次数 // var names = ['Alice', 'Bob', 'Tiff', 'Bruce', 'Alice']; // var countedNames = names.reduce(function (allNames, name) { // if (name in allNames) { // allNames[name]++; // } // else { // allNames[name] = 1; // } // return allName

优选阶段通过分离计算对象来实现多个node和多种算法的并行计算,并且通过基于二级索引来设计最终的存储结果,从而达到整个计算过程中的无锁设计,同时为了保证分配的随机性,针对同等优先级的采用了随机的方式来进行最终节点的分配,如果大家后续有类似的需求,不妨可以借鉴借鉴 1. 设计基础 1.1 两阶段: 单点与聚合 在进行优选的时候,除了最后一次计算,在进行针对单个算法的计算的时候,会分为两个阶段:单点和聚合 在单点阶段,会根据当前算法针对单个node计算 在聚合阶段,则会根据当前单点阶段计算完成后,来

最近做了一个小的mapreduce程序,主要目的是计算环比值最高的前5名,本来打算使用spark计算,可是本人目前spark还只是简单看了下,因此就先改用mapreduce计算了,今天和大家分享下这个例子,也算是对自己写的程序的总结了. 首先解释下环比,例如我们要算本周的环比,那么计算方式就是本周的数据和上周数字的差值除以上周数值就是环比了,如果是月的环比就是本月和上月数据的差值除以上月数字就是本月环比了.不过本mapreduce实例不会直接算出比值,只是简单求出不同时间段数值的差值,最终环比结

在上一节我们分析了TaskTracker如何对JobTracker分配过来的任务进行初始化,并创建各类JVM启动所需的信息,最终创建JVM的整个过程,本节我们继续来看,JVM启动后,执行的是Child类中的Main方法,这个方法是如何执行的. 1,从命令参数中解析相应参数,获取JVMID.建立RPC连接.启动日志线程等初始化操作: 父进程(即TaskTracker)在启动子进程时,会加入一些参数,如本机的IP.端口.TaskAttemptID等等,通过解析可以得到JVMID. String ho

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

一.概述 函数, 就是用一些语句组织起来实现一组特定的功能, 用来重复调用. 函数的作用及意义:最大化的重用代码和最小化的代码冗余以及对流程的分解. Python中有哪些函数: 内建的函数 第三方模块中的函数 自定义的函数 关于内置函数, 参考: http://python.usyiyi.cn/python_278/library/functions.html http://www.cnblogs.com/huangweimin/p/5619633.html 二.自定义函数 def语句声明, 函

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

转载:http://www.cnblogs.com/sharpxiajun/p/5205496.html 最近做了一个小的mapreduce程序,主要目的是计算环比值最高的前5名,本来打算使用spark计算,可是本人目前spark还只是简单看了下,因此就先改用mapreduce计算了,今天和大家分享下这个例子,也算是对自己写的程序的总结了. 首先解释下环比,例如我们要算本周的环比,那么计算方式就是本周的数据和上周数字的差值除以上周数值就是环比了,如果是月的环比就是本月和上月数据的差值除以上月数字

----本节内容------- 1.遗留问题解答 2.Spark核心概念 2.1 RDD及RDD操作 2.2 Transformation和Action 2.3 Spark程序架构 2.4 Spark on Yarn运行流程 2.5 WordCount执行原理 3.Spark计算引擎原理 3.1 Spark内部原理 3.2 生成逻辑执行图 3.3 生成物理执行图 4.Spark Shuffle解析 4.1 Shuffle 简史 4.2  Spark Shuffle ·Shuffle Write

函数式编程 编程方法论: 1.面向过程 找到解决问题的入口,按照一个固定的流程去模拟解决问题的流程 (1).搜索目标,用户输入(配偶要求),按照要求到数据结构内检索合适的任务 (2)表白,表白成功进入3,否则返回1 (3)恋爱,恋爱成功进入4,否则返回1 (4)见家长,同意进入5,否则返回1 (5)结婚 2.函数式编程 函数式=编程语言定义的函数+数学意义的函数 通俗来讲,函数式就是用编程语言去实现数学函数.这种函数内对象的永恒不变的,要么参数就是函数,要么返回值是函数,没有for和while循

参考: https://blog.csdn.net/wuliusir/article/details/45010129 https://blog.csdn.net/zhong_han_jun/article/details/50814246 1.split的计算方式: splitsize = max(splitsize,min(blocksize,filesize/NUMmaps)) NUMmaps即为默认的map数,默认为1,也就是说最大的splitsize为文件的大小. 2.不同的hive.

译者按: 有时候一个算法的直观.简洁.高效是需要作出取舍的. 原文: FUNCTIONAL JAVASCRIPT: FIVE WAYS TO CALCULATE AN AVERAGE WITH ARRAY REDUCE 译者: Fundebug 本文采用意译,版权归原作者所有 函数式编程中用于操作数组的方法就像"毒品"一样,它让很多人爱上函数式编程.因为它们真的十分常用而且又超级简单. .map() 和 .filter()都仅需一个参数,该参数定义操作数组每一个元素的函数即可.redu

# filter用法 (对每一个数据进行筛选,满足条件的就保留)# 1,filter(功能函数,容器类型数据)# 2,过滤出来是一个地址,用list,或tuple进行包装# 3,过滤出来的是原容器类型数据的子集 # reduce用法 (对所有数据进行处理的一个结果)# 1,reduce(功能函数,容器类型数据) 注意:功能函数一般是两个参数# 2,所有数据进行结合的一个结果 # map用法 (对每一个数据进行处理,处理后数据长度与原容器长度一样)# 1,map(功能函数,容器类型数据)# 2,得

大约各位看官君多少也听说了Storm/Spark/Flink,这些都是大数据流式处理框架.如果一条手机组装流水线上不同的人做不同的事,有的装电池,有的装屏幕,直到最后完成,这就是典型的流式处理.如果手机组装是先全部装完电池,再交给装屏幕的组,直到完成,这就是旧式的集合式处理.今天,就来先说说JDK8中的流,虽然不是很个特新鲜的话题,但是一个很好的开始,因为——思想往往比细节重要! 准备: Idea2019.03/Gradle5.6.2/JDK11.0.4/Lambda 难度:新手--战士--老兵

之前写过关于Hadoop方面的MapReduce框架的文章MapReduce框架Hadoop应用(一) 介绍了MapReduce的模型和Hadoop下的MapReduce框架,此文章将进一步介绍mapreduce计算模型能用于解决什么问题及有什么巧妙优化. MapReduce到底解决什么问题? MapReduce准确的说,它不是一个产品,而是一种解决问题的思路,能够用分治策略来解决问题.例如:网页抓取.日志处理.索引倒排.查询请求汇总等等问题.通过分治法,将一个大规模的问题,分解成多个小规模的问

优选阶段通过分map/reduce模式来实现多个node和多种算法的并行计算,并且通过基于二级索引来设计最终的存储结果,从而达到整个计算过程中的无锁设计,同时为了保证分配的随机性,针对同等优先级的采用了随机的方式来进行最终节点的分配,如果大家后续有类似的需求,不妨可以借鉴借鉴 1. 设计基础 1.1 两阶段: 单点与聚合 在进行优选的时候,除了最后一次计算,在进行针对单个算法的计算的时候,会分为两个阶段:单点和聚合 在单点阶段,会根据当前算法针对单个node计算 在聚合阶段,则会根据当前单点阶段

这几天学习了MapReduce,我参照资料,自己又画了两张MapReduce的架构图. 这里我根据架构图以及对应的源码,来解释一次分布式MapReduce的计算到底是怎么工作的. ​话不多说,开始! 首先,结合我画的架构图来进行解释. 上图是MapReduce的基本运行逻辑.把图从中间切分,左边为Map任务,右边为Reduce任务.Map的输出是Reduce的输入.因此Map执行完毕Reduce才能执行,两者的执行顺序是一个线性关系,即输入输出的关系为:HDFS->Map->Reduce-&g

转自:http://www.csdn.net/article/2015-01-13/2823530 一个Hive查询生成多个Map Reduce Job,一个Map Reduce Job又有Map,Reduce,Spill,Shuffle,Sort等多个阶段,所以针对Hive查询的优化可以大致分为针对MR中单个步骤的优化(其中又会有细分),针对MR全局的优化,和针对整个查询(多MR Job)的优化,下文会分别阐述. 在开始之前,先把MR的流程图帖出来(摘自Hadoop权威指南),方便后面对照.另

视图是设计文档的一部分. 视图函数 map函数 Map方法的参数只有一个,就是当前的文档对象.Map方法的实现需要根据文档对象的内容,确定是否要输出结果. 如果需要输出的话,可以通过emit来完成. emit方法有两个参数,分别是key和value,分别表示输出结果的键和值. 使用什么样的键和值应该根据视图的实际需要来确定. emit函数可以在map函数里被调用多次,创建一个文档的多个记录. 当希望对文档的某个字段进行排序和过滤操作的时候,应该把该字段作为键(key)或是键的一部分: value

一.Hadoop的发展历史 说到Hadoop的起源,不得不说到一个传奇的IT公司—全球IT技术的引领者Google.Google(自称)为云计算概念的提出者,在自身多年的搜索引擎业务中构建了突破性的GFS(Google File System),从此文件系统进入分布式时代.除此之外,Google在GFS上如何快速分析和处理数据方面开创了MapReduce并行计算框架,让以往的高端服务器计算变为廉价的x86集群计算,也让许多互联网公司能够从IOE(IBM小型机.Oracle数据库以及EMC存储)中