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spark mapreduce理解及与hadoopmapreduce区别

问题导读 1.你认为map函数可以做哪些事情? 2.hadoopmap函数与Scala函数功能是否一致? 3.Scalareduce函数与hadoopreduce函数功能是否一致?...spark用Scala编写。因此这里mapreduce,也就是Scalamapreduce。scala 有很多函数,而且很方便。...这里想写下mapreduce函数,也是看到一篇帖子,感觉Scala非常有意思。 map函数 map函数,你可以往里面放一些,在其它语言中匿名函数。...与hadoopmap函数比较 hadoopmap函数,与Scalamap函数没有太大关系。hadoopmap函数,主要用来分割数据。至于如何分割可以指定分隔符。...reduce函数 Scalareduce是传递两个元素,到函数,然后返回值与下一个元素,一起作为参数传入。Scala有意思地方在这里,难懂地方也在这里。

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高阶函数及 mapreduce、filter 实现

详情看我之前写文章 js 高阶函数之柯里化 mapreduce、filter 此三种函数均为高阶函数,如何实现这三个函数,接下来看看。...只不过平常都是通过该对象实例调用 通过 .实例方法,该实例方法 this 指针指向 它 map 实现 高阶函数 map 能够将一个迭代函数有序地应用于一个数组每个元素,并返回一个长度相等新数组...= map; [1, 2, 3].map(ele => `#${ele}#`) // myself // ["#1#", "#2#", "#3#"] reduce 实现 高阶函数 reduce...将一个数组元素精简为单一值,该值是由每个元素与一个累计值通过一个函数计算得出 function reduce(fn, accumulator) { let idx = -1,...> n + p, 100) // myself // 106 filter 实现 高阶函数 filter 能够遍历数组元素并过滤后返回一个新子集数组 function filter(fn

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必懂NoSQL理论-Map-Reduce

本文主要内容:分区和归并 上一文:必懂NoSQL理论-Map-Reduce(上) Partitioning and Combining 分区和归并 在最简单情况下,我们可以认为一个map-reduce...第二次分区是交给reducer之前做分区) 接下来我们需要解决问题就是:如何减少在mapreduce阶段节点和节点间传递数据量。...图7.5 这个reduce函数是用来计算购买某个茶叶客户数量,不能被用做“归并” 当你拥有了可归并reduce函数(combining reducers),map-reduce框架就不仅可以安全并发运行...有些map-reduce框架要求必须是所有的reducer们同时也是combiner。这么做是最为灵活。...下集我们主要说有关组合Map-Reduce计算(Composing Map-Reduce Calculations)内容,敬请期待!

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如何形象地解释 JavaScript map、foreach、reduce区别?

foreach 就是你按顺序一个一个跟他们做点什么,具体做什么,随便: people.forEach(function (dude) { dude.pickUpSoap(); }); map 就是你手里拿一个盒子...结束时候你获得了一个新数组,里面是大家钱包,钱包顺序和人顺序一一对应。...var wallets = people.map(function (dude) { return dude.wallet; }); reduce 就是你拿着钱包,一个一个数过去看里面有多少钱啊?...var totalMoney = wallets.reduce(function (countedMoney, wallet) { return countedMoney + wallet.money...> 100; }); 最后要说明一点这个类比和实际代码一个区别,那就是 map 和 filter 都是 immutable methods,也就是说它们只会返回一个新数组,而不会改变原来那个数组

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Python面试题之Pythonlambda map filter reduce zip

在 “All Things Pythonic: The fate of reduce() in Python 3000”这篇文章,他给出了自己要移除lambda、map、filter和reduce原因...map()将函数func应用于序列seq所有元素。在Python3之前,map()返回一个列表,列表每个元素都是将列表或元组“seq”相应元素传入函数func返回结果。...因为map()需要一个函数作为参数,所以可以搭配lambda表达式很方便实现各种需求: 例子1–将一个列表里面  每个数字都加100: >>> l = [11, 22, 33, 44, 55] >>...filter函数类似实现了一个过滤功能,它过滤序列所有元素,返回那些传入func后返回True元素。也就是说filter函数第一个参数func必须返回一个布尔值,即True或者False。...reduce首先将序列前两个元素,传入func,再将得到结果和第三个元素一起传入func,…,这样一直计算到最后,得到一个值,把它作为reduce结果返回。 原理类似于下图: ?

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map 学习(上)——C++ map 使用

map 学习(上)——C++ map 使用 欠下数据结构债,迟早是要还…… 最近写毕业论文过程,需要用到哈希表数据结构,此外空闲时间在刷 Leetcode 过程,发现好多高效算法都是用 unordered_map...实现,看来学习 map 相关内容是躲不了了,开始学习 map 相关内容。...本篇先学习 C++ STL 标准库 map 使用方法。...map 映射值可以使用括号运算符 (operator[]) 通过其关联 Key 值直接访问。 map 通常使用二叉搜索树实现。...Key 值是用来标识其主要内容是映射值元素; 唯一 Key 值: 容器不存在同时拥有相同 Key 值两个元素; 分配感知 (Allocator-aware): map 容器使用分配器对象动态处理其存储需求

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Map-Reduce风格:数据感知vFabric GemFire分布式查询

这是如何做到?简而言之,答案是“数据感知查询” - 查询API,允许在可选择节点上执行查询,而不是以map-reduce一样在所有节点上进行。...为了回答这个问题,本文包含以下内容: 了解数据分区 了解基本数据查询 使用自定义分区实现数据感知查询 使用自定义分区实现函数执行 了解数据分区 首先,我们应该了解数据是如何映射出来,以便了解如何以动态方式快速存储和访问大量数据...对数据进行分区可以提高查询性能,因为它使用大型数据集部分扫描功能,并避免使用全部数据存储扫描或分散在整个数据存储区多个随机读取。 在GemFire,数据使用PartitionRegion分区。...虽然GemFire支持创建索引,但是我们在这里不做讨论,而是讨论仅仅数据感知分区而引起性能提升。 使用自定义分区来实现数据感知查询 从逻辑上讲,如果在指定范围内查询,则查询效率会更高。...GemFire-Function-Execution.png 使用自定义分区实现函数执行 然后,GemFire函数执行服务可用于此分区数据,以实现对分布式数据进行像map-reduce 一样操作,

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GO map 实现原理

slice 原理还有点兴趣的话,欢迎查看文章 GO slice 实现原理 map 是什么?...,GO 里面的 map 和 C/C++ map 可不是同一种实现方式 C/C++ map 底层是 红黑树实现 GO map 底层是hash 表实现 可是别忘了C/C++还有一个数据类型是...前面说到 GO string 实现原理,GO slice 实现原理, 都会对应有他们底层数据结构 哈,没有例外,今天说 map 必然也有自己数据结构, 相对来说会比前者会多一些成员,我们这就来看看吧...没错,GO map 解决hash 冲突 就是使用是 链地址法来解决键冲突 再来一个图,咱们看看他是咋链 ,其实咱们上述说溢出指针就已经揭晓答案了 如上图,每一个bucket 里面的溢出指针...map 应用比较简单,感兴趣可以在搜索引擎上查找相关资料,知道 map 具体实现原理之后,再去应用就会很简单了 有 map 初始化 map 增、删、改、查 GO map 可以扩容吗?

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tensorflowtf.reduce_mean函数使用

tf.reduce_mean 函数用于计算张量tensor沿着指定数轴(tensor某一维度)上平均值,主要用作降维或者计算tensor(图像)平均值。...mean_all = tf.reduce_mean(xx, keep_dims=False) mean_0 = tf.reduce_mean(xx, axis=0, keep_dims=False...类似函数还有: tf.reduce_sum :计算tensor指定轴方向上所有元素累加和; tf.reduce_max : 计算tensor指定轴方向上各个元素最大值; tf.reduce_all...: 计算tensor指定轴方向上各个元素逻辑和(and运算); tf.reduce_any: 计算tensor指定轴方向上各个元素逻辑或(or运算); 到此这篇关于tensorflowtf.reduce_mean...函数使用文章就介绍到这了,更多相关tensorflow tf.reduce_mean内容请搜索ZaLou.Cn

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ScalaMap使用例子

Map结构是一种非常常见结构,在各种程序语言都有对应api,由于Spark底层语言是Scala,所以有必要来了解下ScalaMap使用方法。...(1)不可变Map 特点: api不太丰富 如果是var修饰,引用可变,支持读写 如果是val修饰,引用不可变,只能写入一次值,其后只读 var a:Map[String,Int]=Map("k1"->...()//数据清空使用再次new println(a.size) a.toSeq.sortBy(_._1)//升序排序 key a.toSeq.sortBy(_._2)//升序排序...例子 特点: api丰富与JavaMap基本类似 如果是var修饰,引用可变,支持读写 如果是val修饰,引用不可变,支持读写 def map3(): Unit ={ //不可变Map+var关键词修饰例子..." -> 23, "CO" -> 25)//追加集合 a --= List("AL", "AZ")//删除集合 a.retain((k,v)=> k=="k1")//只保留等于k1元素,其他删除

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一文深入讲解redis和couchbase区别

因为 Couchbase 数据基于 Bucket 而导致缺乏表结构逻辑,故如果需要查询数据,得先建立 view(跟RDBMS视图不同,view是将数据转换为特定格式结构数据形式如JSON)来执行。...比如现在有1W数据,更新了200条,索引只需要更新200条,而不需要更新所有数据,map/reduce功能基于index懒更新行为,大大得益。...当然,最终所有数据都会写入硬盘,不过有些频繁使用数据提前放在内存自然会提高效率。...其中 Couchbase 类型提供了高可用和动态重配置分布式数据存储,提供持久化存储和复制服务。...以 vBucket 概念实现更理想化自动分片以及动态扩容(了解更多); 缺点 1. Couchbase 存储方式为 Key/Value,但 Value 类型很为单一,不支持数组。

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ASP.NET Core 5.0 MVC视图分类及使用——布局视图、启动视图、导入视图、详细视图、分部视图

创建MVC应用程序   创建后项目 启动视图 _ViewStart.cshtml 顾名思义,就是在View开始执行之前执行,而且是每一个View, 它预设内容是 @{ Layout =..."_Layout"; } 我们可以在这个页面,添加一些全局性内容,比如全局变量等,然后在具体View页面使用这些变量值 导入视图_ViewImports.cshtml, 它作用是放一些要引用命名空间...在这个页面添加文本是没有效果。 布局视图_Layout.cshtml 它作用是让所有的视图页保持一致外观,比如说 统一 左侧目录、统一头部导航、头部轮廓图、统一底部官网链接等。...运行效果 将下面这些数据,加到各自页面,运行Index页面观察效果 _ViewStart.cshtml页面 <h2 style="color:green...在Index相同<em>的</em>目录下新建<em>视图</em>页_PartialIndex,并加入一些数据   2.

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redis和couchbase比较

因为 Couchbase 数据基于 Bucket 而导致缺乏表结构逻辑,故如果需要查询数据,得先建立 view(跟RDBMS视图不同,view是将数据转换为特定格式结构数据形式如JSON)来执行。...比如现在有1W数据,更新了200条,索引只需要更新200条,而不需要更新所有数据,map/reduce功能基于index懒更新行为,大大得益。...当然,最终所有数据都会写入硬盘,不过有些频繁使用数据提前放在内存自然会提高效率。...其中 Couchbase 类型提供了高可用和动态重配置分布式数据存储,提供持久化存储和复制服务。...以 vBucket 概念实现更理想化自动分片以及动态扩容(了解更多); 缺点 1. Couchbase 存储方式为 Key/Value,但 Value 类型很为单一,不支持数组。

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Tensorflow降维函数tf.reduce_*使用总结

使用tensorflow时常常会使用到tf.reduce_*这类函数,在此对一些常见函数进行汇总 1.tf.reduce_sum tf.reduce_sum(input_tensor , axis...说明: 函数input_tensor是按照axis已经给定维度来减少;除非 keep_dims 是true,否则张量秩将在axis每个条目中减少1;如果keep_dims为true,则减小维度将保留为长度...说明: axis是tf.reduce_mean函数参数,按照函数axis给定维度减少input_tensor。除非keep_dims是true,否则张量秩将在axis每个条目中减少1。...说明: 函数input_tensor是按照axis已经给定维度来减少;除非 keep_dims 是true,否则张量秩将在axis每个条目中减少1;如果keep_dims为true,则减小维度将保留为长度...到此这篇关于Tensorflow降维函数tf.reduce_*使用总结文章就介绍到这了,更多相关Tensorflow 降维函数tf.reduce_*内容请搜索ZaLou.Cn

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深入GoMap使用实现原理

开篇语 Map是一种常用kv数据结构,程序设计中经常使用,且作为一种最基础数据结构,很多编程语言本身提供api都会有实现,Go也不例外,今天我们将从一下三个方面为大家分析GoMap。...什么是Map? Go如何使用Map? 以及GoMap实现机制是什么样?希望通过这几个方面的讲解,让大家真正理解GoMap使用实现。...拉链是动态申请存储空间,所以更适合链长不确定 GoMap使用 直接用代码描述,直观,简单,易理解 //直接创建初始化一个mao var mapInit = map[string]string...//获取map大小 l := len(mapTemp) fmt.Println(l) 看了上面的map创建,初始化,增删改查等操作,我们发现goapi其实挺简单易学 GoMap实现原理 知其然...,更得知其所以然,会使用map了,多问问为什么,go底层map到底怎么存储呢?

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