mapreduce案例:获取PI的值 * content:核心思想是向以(0,0),(0,1),(1,0),(1,1)为顶点的正方形中投掷随机点. * 统计(0.5,0.5)为圆心的单位圆中落点占总落点数的百分比,即可算出单位圆的面积Pi/4, * 然后乘以4即得到Pi的近似值.从输入文件中读入一行内容.每一行都是一个数字, * 代表随机投掷那么多点来估算Pi的值.在Mapper中则随机生成指定数量的随机点(x,y). * x和y的范围在0-1之间.然后求出(x,y)与(0.5,0.5)的距离.

1.简介 python 提供内置函数map(), 接收两个参数,一个是函数,一个是序列,map将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并把结果作为新的list返回.例如: (1)对于list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]如果希望把list的每个元素都作平方,就可以用map()函数:因此,我们只需要传入函数f(x)=x*x,就可以利用map()函数完成这个计算: def f(x): return x * x print(list(map(f, [1, 2, 3, 4, 5,

在Python2中map函数会返回一个list列表,如代码: >>> def f(x, y): return (x, y) >>> l1 = [ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6 ] >>> l2 = [ 'Sun', 'Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat' ] 返回结果如下: >>> map(f, l1, l2) [(0, 'Sun'), (1, 'Mon'), (2, 'Tue'),

MySQL中Count函数的参数该传入什么样的值? 查询用户表中总记录 用户表中信息如下: 1.SELECT COUNT(*) FROM USER 结果为:3条 2.  SELECT COUNT(username) FROM USER 结果为:3条 3.  SELECT COUNT(sex) FROM USER 结果为:3条 4.  SELECT COUNT(birthday) FROM USER 结果为:0条 5.  SELECT COUNT(adress) FROM USER 结果为:2条

在写此篇博文时,发现在以前曾写过<获取DataTable选择第一行某一列值>http://www.cnblogs.com/insus/p/5434062.html . 但是与此篇所说的完全不一样.这篇Insus.NET需要的是jQuery去获取html table的某一行某一列的数据. 如下表: Html code: <table> <tr> <th style="width:10px;"><input id="Selec

MapReduce的设计灵感来自于函数式编程,这里不打算提MapReduce,就拿python中的map()函数来学习一下. 文档中的介绍在这里: map(function, iterable, ...) Apply function to every item of iterable and return a list of the results. If additional iterable arguments are passed,function must take that many

map函数的原型是map(function, iterable, -),它的返回结果是一个列表. 参数function传的是一个函数名,可以是python内置的,也可以是自定义的. 参数iterable传的是一个可以迭代的对象,例如列表,元组,字符串这样的. 这个函数的意思就是将function应用于iterable的每一个元素,结果以列表的形式返回.注意到没有,iterable后面还有省略号,意思就是可以传很多个iterable,如果有额外的iterable参数,并行的从这些参数中取元素,并调

map函数是Python里面比较重要的函数 map函数后面必须接的是序列(元组/列表/字符串) 在python2中执行一些语句 >>> map(str,[1,2,3,4]) ['1', '2', '3', '4'] 但在python3总结果是 >>> map(str,[1,2,3,4]) <map object at 0x10367e3c8> 如果我们想得到list格式的结果需要用以下写法: >>> a=map(str,[1,2,3,4])

一.一道题目引发我对map函数的考量 首先是题目大意:有n个银行,a[i]表示这个人在第i个银行有a[i]块钱(可以是负数),所有银行的钱加起来正好是0.每次只能在相邻的银行之间转账,问最少要转多少次就能使所有的a[i]的值为0.其中1和n相邻. 数据范围: n (1 ≤ n ≤ 100 000)ai ( - 1e9 ≤ ai ≤ 1e9) 解题思路: 我自己原先的思路是随机选定一个点,比如我选择数组的第一个点(当这个点不为0,为0就选下一个),向左走或者向右走,直到走到倒数第一个不为0的值,然

js的数组迭代器函数map和filter,可以遍历数组时产生新的数组,和python的map函数很类似1)filter是满足条件的留下,是对原数组的过滤:2)map则是对原数组的加工,映射成一一映射的新数组var xx = [1, 2, 5, 7];function pp(x){return x % 2;}function px(x){return x % 2;}var m = xx.map(pp);console.log("m = " + m);var f = xx.filter(p

map()是 Python 内置的高阶函数,它接收一个函数 f 和一个 list,并通过把函数 f 依次作用在 list 的每个元素上,得到一个新的 list 并返回. map()是 Python 内置的高阶函数,它接收一个函数 f 和一个 list,并通过把函数 f 依次作用在 list 的每个元素上,得到一个新的 list 并返回. 例如,对于list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 如果希望把list的每个元素都作平方,就可以用map()函数: 因此,我们只需要传入

JavaScript的数组迭代器函数map和filter,可以遍历数组时产生新的数组,和python的map函数很类似 1> filter是满足条件的留下,是对原数组的过滤:2> map则是对原数组的加工,映射成一一映射的新数组 let arr = [1, 2, 3, 4]; let newArr = arr.map(function(item) { // 使用map方法 return item * 2; }); console.log(newArr); // [2, 4, 6, 8] let

①从参数方面来讲:map()函数: map()包含两个参数,第一个是参数是一个函数,第二个是序列(列表或元组).其中,函数(即map的第一个参数位置的函数)可以接收一个或多个参数.reduce()函数:reduce() 第一个参数是函数,第二个是 序列(列表或元组).但是,其函数必须接收两个参数. ②从对传进去的数值作用来讲:map()是将传入的函数依次作用到序列的每个元素,每个元素都是独自被函数“作用”一次:reduce()是将传人的函数作用在序列的第一个元素得到结果后,把这个结果继续与下一个

map函数类似一个生成器 具体用例如下: def add(x): a =[,,] b = map(add,[,,]) print( list(map(add,[,,])) ) print(b,type(b)) for i in b: print(i) 对应结果为 [, , ] <map object at 0x000000000396D320> <class 'map'>

python源码解释如下:map(func, *iterables) --> map objectMake an iterator that computes the function using arguments fromeach of the iterables. Stops when the shortest iterable is exhausted.简单来说, map()它接收一个函数 f 和一个 可迭代对象(这里理解成 list),并通过把函数 f 依次作用在 list 的每个元素

budgetEditionNo:{ message:'版本号输入不正确' , validators:{ notEmpty:{ message:'版本号不能为空,请填写' } , remote:{ url:'${WEB_PATH}/ybudget/ybudgetEdition/validataBudgetEditionNoByYearAndEditionNo.action' , message:"版本号重复,请重新输入!" , delay:1000 , type:'get' , data

在阅读本文之前,我获取gridview某行某列的值一般做法是这样的:row.Cells[3].Text.ToString().有点傻瓜呵呵 在Asp.net 2.0中增加了一个新的数据绑定控件:GridView,其目的用来取代Asp.net1.x中的DataGrid控件.获取GridView中的某列值的方法为   protected void GridView1_RowEditing(object sender, GridViewEditEventArgs e)    {        stri

mapTask并行度的决定机制 一个job的map阶段并行度由客户端在提交job时决定,而客户端对map阶段并行度的规划的基本逻辑为:将待处理数据执行逻辑切片(即按照一个特定切片大小,将待处理数据划分成逻辑上的多个split),然后每一个split分配一个mapTask并行实例处理. FileInputFormat切片机制 原文和作者一起讨论:http://www.cnblogs.com/intsmaze/p/6733968.html 1.默认切片定义在InputFormat类中的getSpli

学习mapreduce过程中, map第一个阶段是从hdfs 中获取文件的并进行切片,我自己在好奇map的启动的数量和文件的大小有什么关系,进过学习得知map的数量和文件切片的数量有关系,那文件的大小和切片的数量的有什么关系 ,下面我就进入Hadoop的源代码进行研究一下 文件的大小和切片的数量有什么关系. 文件获取和切片和一个InputFormat 这个抽象类有关系 ,这个抽象类 只有两个抽象的方法 分别是 第一个方法是用来过去切片,第二方法使用获取文件.获取切片与第一个方法有关,我们进入研究

1.果断先上结论 1.如果想增加map个数,则设置mapred.map.tasks 为一个较大的值. 2.如果想减小map个数,则设置mapred.min.split.size 为一个较大的值. 3.如果输入中有很多小文件,依然想减少map个数,则需要将小文件merger为大文件,然后使用准则2.     2.原理与分析过程 看了很多博客,感觉没有一个说的很清楚,所以我来整理一下. 先看一下这个图 输入分片(Input Split):在进行map计算之前,mapreduce会根据输入文件计算输入

1.python中数据框求每列的最大值和最小值 df.min() df.max()