Hadoop的mapreduce是一个快速、高效、简单用于编写的并运行处理大数据程序并应用在大数据集群上的编程框架。它将复杂的、运行于大规模集群上的并行计算过程高度的抽象到两个函数：map、reduce。适用于MP来处理的数据集（或者任务），需要满足一个基本的要求：待处理的数据集可以分解成许多小的数 ...
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2018-07-17 23:14:20
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简单来说，map函数就是把数组元素一个一个取出来玩，reduce函数就是按顺序去前两个玩，玩完了把结果再和下一个元素放在一起玩。 1.利用reduce求积 'use strict'; function product(arr) { return arr.reduce(function(x,y){re ...
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2018-07-16 14:00:40
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这三个内置函数还是非常有用的，在工作中用的还不少，顺手，下面一一进行介绍 1、filter 语法：filter(function,iterable) 解释：把迭代器通过function函数进行过滤出想要的数据 用法：可以设置一个迭代器，然后把相同属性的元素过滤出来，如下所示 上面的意思是过滤出偶数（ ...
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2018-07-16 00:32:46
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filter(function, sequence)：对sequence中的item依次执行function(item)，将执行结果为True的item组成一个List/String/Tuple（取决于sequence的类型）。 filter(function or None, sequence) ...
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2018-07-14 14:50:02
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深入理解hadoop之数据倾斜 1、什么是数据倾斜 我们在用map /reduce程序执行时，有时候会发现reduce节点大部分执行完毕，但是有一个或者几个reduce节点运行很慢，导致整个程序的处理时间很长，这是因为某一个key的条数比其他key多很多（有时是百倍或者千倍之多），这条key所在的r ...
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2018-07-14 13:04:56
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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， ...
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2018-07-08 11:48:32
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Spring Data是SpringSource基金会下的一个用于简化数据库访问，并支持云服务的开源框架。其主要目标是使得数据库的访问变得方便快捷，并支持map-reduce框架和云计算数据服务。对于拥有海量数据的项目，可以用Spring Data来简化项目的开发。 然而针对不同的数据储存访问使用相 ...
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2018-07-07 23:58:08
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Map-Reduce本身并不是算法；而是一种处理模式；因为在大数据分布式这种场景下，处理数据运算和单机版不同；需要协同多台机器，并行计算；于是有了map-reduce这种模式，map阶段是数据处理，在各个机器上面进行并行计算，可以算作是对于数据的一个过滤+计算过程，对于需要计算的数据进行收集（map ...
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2018-07-06 22:33:37
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