map和reduce

最新推荐文章于 2025-06-19 08:59:26 发布
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#map(f,list)
def normalize(x,):

    return x*10


list=[1,2,3,4,5]

print map(normalize,list)
#reduce(f,list)
def normalize(x,y):

    return x*10+y


list=[1,2,3,4,5]

print reduce(normalize,list)


                

        

    

    
  



    



                



	

		

			

				
					
Hive中Map和Reduce阶段的分工

				
			

			

				

					2401_83088008的博客
				

				

					04-23
					
					629
					
				

			

		

		

			
				
在Hive查询执行过程中，Map和Reduce阶段有明确的分工，但实际情况要复杂一些。

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
HIVE中MAP和REDUCE数量

				
			

			

				

					Miracle.Zhao的博客
				

				

					04-30
					
					2996
					
				

			

		

		

			
				
一、总览MR执行过程

一般的 MapReduce 程序会经过以下几个过程：输入（Input）、输入分片（Splitting）、Map阶段、Shuffle阶段、Reduce阶段、输出（Final result）。







1、输入就不用说了，数据一般放在 HDFS 上面就可以了，而且文件是被分块的。关于文件块和文件分片的关系，在输入分片中说明。

2、输入分片：在进行 Map 阶段之前，MapReduce 框架会根据输入文件计算输入分片（split），每个输入分片会对应一个 Map 任务，输入分片往.

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
MAP/REDUCE-map-reduce详解

				
			

			

				

					yc_hen的博客
				

				

					02-11
					
					1342
					
				

			

		

		

			
				
MapReduce是什么？


Hadoop MapReduce是一个软件框架，基于该框架能够容易地编写应用程序，这些应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大集群上，并以一种可靠的，具有容错能力的方式并行地处理上TB级别的海量数据集。


这个定义里面有着这些关键词:
一是软件框架，二是并行处理，三是可靠且容错，四是大规模集群，五是海量数据集。

MapReduce做什么？
MapReduce擅...

			
		

	





	

		

			

				
					
形象解释mapreduce

				
			

			

				

					keith0812的专栏
				

				

					01-09
					
					2794
					
				

			

		

		

			
				
第一篇

我们在Domions点餐之后，柜台的小伙子告诉我们说披萨需要15分钟才能准备好。于是，我问妻子：“你真的想要弄懂什么是MapReduce？” 她很坚定的回答说“是的”。 因此我问道：
我： 你是如何准备洋葱辣椒酱的？（以下并非准确食谱，请勿在家尝试）
妻子： 我会取一个洋葱，把它切碎，然后拌入盐和水，最后放进混合研磨机里研磨。这样就能得到洋葱辣椒酱了。
妻子： 但这和MapRe

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
告别 for 循环！Python 数据处理就该这么写：map 和 reduce 深度解析

					
最新发布

				
			

			

				

					fengshi_fengshi的专栏
				

				

					06-19
					
					897
					
				

			

		

		

			
				
在 Python 数据处理的世界里，map 和 reduce 是两个极具威力的函数式编程工具。它们能让你的代码更简洁、更易读，同时大幅提升处理集合数据的效率。许多 Python 开发者虽然使用过这两个函数，却从未真正掌握它们的精髓。

今天，我们就来彻底揭开它们的神秘面纱，让你的 Python 编程水平更上一层楼！

			
		

	





	

		

			

				
					
Hadoop学习笔记—4.初识MapReduce

				
			

			

				

					deguotiantang的专栏
				

				

					02-28
					
					4657
					
				

			

		

		

			
				
一、神马是高大上的MapReduce

　　MapReduce是Google的一项重要技术，它首先是一个编程模型，用以进行大数据量的计算。对于大数据量的计算，通常采用的处理手法就是并行计算。但对许多开发者来说，自己完完全全实现一个并行计算程序难度太大，而MapReduce就是一种简化并行计算的编程模型，它使得那些没有多有多少并行计算经验的开发人员也可以开发并行应用程序。这也就是MapReduc

			
		

	





	

		

			

				
					
Python中的map()函数和reduce()函数的用法

				
			

			

				

					weixin_30718391的博客
				

				

					11-09
					
					195
					
				

			

		

		

			
				
Python中的map()函数和reduce()函数的用法


这篇文章主要介绍了Python中的map()函数和reduce()函数的用法,代码基于Python2.x版本,需要的朋友可以参考下





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 Pro...

			
		

	





	

		

			

				
					
浅谈Spark RDD API中的Map和Reduce

				
			

			

				

					09-30
				

			

		

		

			
				
RDD API提供了多种转换操作，而Map和Reduce是其中最为关键和常用的转换操作之一。  首先，要理解RDD是什么？RDD（Resilient Distributed Dataset）是一种弹性分布式数据集，它是分布式内存的一个抽象概念，代表一个...

			
		

	





	

		

			

				
					
Python之map和reduce共5页.pdf.zip

				
			

			

				

					10-31
				

			

		

		

			
				
在Python编程语言中，`map`和`reduce`是两个非常重要的函数，它们属于函数式编程的概念，可以让我们以更简洁、优雅的方式处理数据。在这份名为“Python之map和reduce”的5页PDF文档中，可能详细介绍了这两个功能及其...

			
		

	





	

		

			

				
					
JS中 reduce() 的用法

				
			

			

				

					weixin_44671184的博客
				

				

					07-15
					
					156
					
				

			

		

		

			
				
JS中 reduce() 的用法
过去有很长一段时间，我一直很难理解 reduce() 这个方法的具体用法，平时也很少用到它。事实上，如果你能真正了解它的话，其实在很多地方我们都可以用得上，那么今天我们就来简单聊聊JS中 reduce() 的用法。

一、语法
arr.reduce(function(prev,cur,index,arr){
...
}, init);

其中，
arr 表示原数组；
prev 表示上一次调用回调时的返回值，或者初始值 init;
cur 表示当前正在处理的数组元素；
ind

			
		

	





	

		

			

				
					
MapReduce

				
			

			

				

					apple_50595445的博客
				

				

					12-06
					
					2140
					
				

			

		

		

			
				
4.1 概述
1、概念
是一种分布式并行编程模型，也是一个处理和生成超大数据集的算法模型的计算框架。
2、与传统分布式并行编程模型的不同
（1）集群的架构性和容错性：

采用典型的非共享式架构
集群中，每个节点都有自己的内存，任何一个节点出问题都不会影响其他节点，集群又设计了荣誉和容错机制

（2）硬件价格和扩展性
集群可以随意增加节点，只需要廉价的PC机就可以。
（3）编程和学习难度：
不需要有丰富经验的并行计算和分布式处理系统的程序员，它会自动实现分布式部署，部署到集群的各个机器上运行。
（4）适用场景

			
		

	





	

		

			

				
					
Map和Reduce区别

				
			

			

				

					feizuiku0116的博客
				

				

					01-06
					
					578
					
				

			

		

		

			
				
Map和Reduce的区别

Mapper将输入键值对映射到一组中间格式的键值对集合
Reducer将一个key关联的一组中间数值集归约为一个更小的数值集




			
		

	





	

		

			

				
					
reduce()方法和map（）方法

				
			

			

				

					hlhe_14的博客
				

				

					04-24
					
					1306
					
				

			

		

		

			
				
var kvArrays = [{key: 1, value: 10,me:3}, 
               {key: 2, value: 20,me:2}, 
               {key: 3, value: 30,me:1},
               {key: 4, value: 60,me:2},];


var reformattedArray = kvArra...

			
		

	





	

		

			

				
					
从Map和Reduce说起

				
			

			

				

					tianyu的专栏  - Linux  site:blog.youkuaiyun.com/wishfly
				

				

					08-08
					
					2341
					
				

			

		

		

			
				
从Map和Reduce说起最近在看函数式编程的一些东西,尤其是Sheme和Python,有些困惑，遂写下一些东西。在Python中,map/reduce/filter是函数式编程的一组重要的工具. map将过程(函数)应用于数据以产生新的数据,而reduce则是将数据进行归并. 下面的语句分别完成将List中每个元素平方的功能和对List求和的功能: >>> map(lambda x:

			
		

	





	

		

			

				
					
map，filter，reduce

				
			

			

				

					weCat_s的博客
				

				

					02-18
					
					321
					
				

			

		

		

			
				
map 作用是生成一个新数组，遍历原数组，将每个元素拿出来做一些变换然后放入到新的数组中。
[1, 2, 3].map(v => v + 1) // -> [2, 3, 4]

另外 map 的回调函数接受三个参数，分别是当前索引元素，索引，原数组
['1','2','3'].map(parseInt)


第一轮遍历 parseInt('1', 0) -> 1
第二轮遍历 pa...

			
		

	





	

		

			

				
					
Python----浅谈map和reduce

				
			

			

				

					qq_42192672的博客
				

				

					07-29
					
					3471
					
				

			

		

		

			
				
map和reduce都是python里面的高阶函数

高阶函数简单来说就是：一个函数可以将函数作为自身的参数，则称之为高阶函数

哦哟哟，是不是比一般性的函数厉害那么一点点，那么map和reduce是不是也会厉害那么一些呢？------是的（反正我觉得map是的，reduce对不起）

来，先介绍一下map函数的定义：

map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable，map将传入...

			
		

	





	

		

			

				
					

				
			

			

				

					
				

			

		

		

			
				

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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hope_wisdom
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