Dumbo开发map/reduce程序

本文介绍使用Dumbo简化MapReduce编程的过程,特别是如何利用参数控制中间结果的保留,便于调试多阶段的MapReduce任务。

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       个人感觉Dumbo确实个好东西,可以很方便的用python写出map/reduce代码,可以方便的在单机上测试通过后再放到hadoop上跑,小白利器啊

各种参数配置传送门,这个很重要哦

https://github.com/klbostee/dumbo/wiki/Running-programs

今天用了这个参数

-preoutputs yes (don’t delete intermediate output results – can be useful for debugging when running multiple map/red iterations)

就是在多次迭代map/reduce时不删除之前计算的中间结果,默认是会删除的

但在dumbo start 中直接加这个参数是会报错的,提示找不到这个参数

但我们可以在additer或run 函数中来指定这个参数,参考:http://dumbotics.com/2009/05/13/the-opt-decorator/ 

 

opts = [("preoutputs","yes")]
job.additer(Mapper_init,opts = opts)

 

是不是很强大!
 

内容概要:本文深入解析了扣子COZE AI编程及其详细应用代码案例,旨在帮助读者理解新一代低门槛智能体开发范式。文章从五个维度展开:关键概念、核心技巧、典型应用场景、详细代码案例分析以及未来发展趋势。首先介绍了扣子COZE的核心概念,如Bot、Workflow、Plugin、Memory和Knowledge。接着分享了意图识别、函数调用链、动态Prompt、渐进式发布及监控可观测等核心技巧。然后列举了企业内部智能客服、电商导购助手、教育领域AI助教和金融行业合规质检等应用场景。最后,通过构建“会议纪要智能助手”的详细代码案例,展示了从需求描述、技术方案、Workflow节点拆解到调试与上线的全过程,并展望了多智能体协作、本地私有部署、Agent2Agent协议、边缘计算插件和实时RAG等未来发展方向。; 适合人群:对AI编程感兴趣的开发者,尤其是希望快速落地AI产品的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何使用扣子COZE构建生产级智能体;②掌握智能体实例、自动化流程、扩展能力和知识库的使用方法;③通过实际案例理解如何实现会议纪要智能助手的功能,包括触发器设置、下载节点、LLM节点Prompt设计、Code节点处理和邮件节点配置。; 阅读建议:本文不仅提供了理论知识,还包含了详细的代码案例,建议读者结合实际业务需求进行实践,逐步掌握扣子COZE的各项功能,并关注其未来的发展趋势。
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