map() 会根据提供的函数对指定序列做映射. 第一个参数 function 以参数序列中的每一个元素调用 function 函数,返回包含每次 function 函数返回值的新列表. map(function, iterable, ...) 其中 function -- 函数,有两个参数 iterable -- 一个或多个序列   >>>def square(x) : # 计算平方数... return x ** 2...   >>> map(square, [1,2

所有cs端工具集成了一个工具面板 -打开(IE) Map工具系列-01-Map代码生成工具说明 Map工具系列-02-数据迁移工具使用说明 Map工具系列-03-代码生成BySQl工具使用说明 Map工具系列-04-SQL合并执行工具 Map工具系列-05-添加业务参数工具 Map工具系列-06-销售营改增历史数据处理工具 Map工具系列-07-TFS变更集提取工具 Map工具系列-08-map控件查看器 Map工具系列-09-文件自动对比合并工具 more... 微信小程序之明源商城系列 打开

最近在准备抽取数据的工作.有一个id集合200多M,要从另一个500GB的数据集合中抽取出所有id集合中包含的数据集.id数据集合中每一个行就是一个id的字符串(Reduce side join要在每行的行尾加“,”号,而Map side join不必,如果加了也可以处理掉),类似,500GB的数据集合中每一行是某一id对应的全记录,用“,”号分隔. 为什么不在hive或者pig下面搞这个操作呢?主要是因为Hive配置了Kerberos认证之后,还有一个问题没有解决,包含metastore的主机

转自:http://www.blogjava.net/vagasnail/articles/301140.html?opt=admin 介绍下Python 中 map,reduce,和filter 内置函数的方法: 一:map map(...) map(function, sequence[, sequence, ...]) -> list 说明: 对sequence中的item依次执行function(item),执行结果输出为list. 例子: >>> map(str, ran

python基础——map/reduce 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,一个是函数,一个是Iterable,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Iterator返回. 举例说明,比如我们有一个函数f(x)=

python之map.filter.reduce.lambda函数  转  http://www.cnblogs.com/kaituorensheng/p/5300340.html 阅读目录 map filter reduce lambda 回到顶部 map map函数根据提供的函数对指定的序列做映射,定义:map(function, sequence[,sequence,...])--->list 例1 >>> map(lambda x:x+2, [1, 2, 3]) [3, 4

转自:http://www.blogjava.net/vagasnail/articles/301140.html?opt=admin 介绍下Python 中 map,reduce,和filter 内置函数的方法: 一:map map(...) map(function, sequence[, sequence, ...]) -> list 说明: 对sequence中的item依次执行function(item),执行结果输出为list. 例子: >>> map(str, ran

写了关于Hadoop下载地址的Map侧join 和Reduce的join,今天我们就来在看另外一种比较中立的Join. SemiJoin,一般称为半链接,其原理是在Map侧过滤掉了一些不需要join的数据,从而大大减少了reduce的shffule时间,因为我们知道,如果仅仅使用Reduce侧连接,那么如果一份数据中,存在大量的无效数据,而这些数据,在join中,并不需要,但是因为没有做过预处理,所以这些数据,直到真正的执行reduce函数时,才被定义为无效数据,而这时候,前面已经执行过shuf

hadoop的压缩解压缩 hadoop对于常见的几种压缩算法对于我们的mapreduce都是内置支持,不需要我们关心.经过map之后,数据会产生输出经过shuffle,这个时候的shuffle过程特别需要消耗网络资源,它传输的数据量越少,对作业的运行时间越有意义,在这种情况下,我们可以对输出进行一个压缩.输出压缩之后,reducer就要接收,然后再解压,reducer处理完之后也需要做输出,也可以做压缩.对于我们程序而言,输入的压缩是我们原来的,不是程序决定的,因为输入源就是这样子,reduce

关于python多线程编程中join()和setDaemon()的用法,这两天我看网上的资料看得头晕脑涨也没看懂,干脆就做一个实验来看看吧. 首先是编写实验的基础代码,创建一个名为MyThread的 类,然后通过向这个类传入print_func这个方法,分别创建了两个子线程: #!/usr/bin/env pythonimport threadingimport time class MyThread(threading.Thread): def __init__(self, func, arg

使用Python实现Map Reduce程序 起因 想处理一些较大的文件,单机运行效率太低,多线程也达不到要求,最终采用了集群的处理方式. 详细的讨论可以在v2ex上看一下. 步骤 MapReduce程序要分为两部分,即Map和Reduce部分,所以Python代码也是要分为两部分 程序运行 hadoop jar contrib/streaming/hadoop-streaming-1.1.2.jar -mapper /usr/local/hadoop/mapper.py -reducer /u

Python将多个excel表格合并为一个表格 生活中经常会碰到多个excel表格汇总成一个表格的情况,比如你发放了一份表格让班级所有同学填写,而你负责将大家的结果合并成一个.诸如此类的问题有很多.除了人工将所有表格的内容一个一个复制到汇总表格里,那么如何用Python自动实现这些工作呢~ 我不知道有没有其他更方便的合并方法,先用Python实现这个功能,自己用就很方便了. 比如,在文件夹下有如下7个表格(想象一下有100个或更多的表格需要合并) 作为样例,每个表格的内容均为 运行程序,将7个表

1.Map端Join解决数据倾斜   1.Mapreduce中会将map输出的kv对,按照相同key分组(调用getPartition),然后分发给不同的reducetask 2.Map输出结果的时候调用了Partitioner组件(返回分区号),由它决定将数据放到哪个区中,默认的分组规 则为:根据key的hashcode%reducetask数来分发,源代码如下: public class HashPartitioner<K, V> extends Partitioner<K, V&g

map()用法 map()是python的内置函数,会根据提供的函数对指定序列做映射. 语法: map(func, iter, ...) 其中func为一个功能函数,iter表示可迭代参数序列.map()将把func作用于参数列表的每个元素上,并返回一个新的list列表. def square(item: int)->int: return item*item a = [1, 2, 3, 4] b = map(square, a) print(list(b)) 以上将输出[1, 4, 9, 16

题记 介绍下Python 中 map,reduce,和filter 内置函数的方法 一:map map(...) map(function, sequence[, sequence, ...]) -> list 对sequence中的item依次执行function(item),执行结果输出为list. >>> map(str, range(5)) #对range(5)各项进行str操作 ['0', '1', '2', '3', '4'] #返回列表 >>> de

python之Map函数   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 # map()函数使用举例 # 功能:map()接受一个函数f和一个或多个list,将f依次作用在list的每个元素,得到一个新的列表 # 语法:map(方法名,列表,[列表2]) # 注意:map()函数的返回值需要强制转换成list类型,且不改变原列表值   list_1 = [1, 2, 3, 4, 5] list_2 = [1,

在平常的生活中,我们会遇到下面这样的情况: 你下载了一个比较大型的游戏(假设有10G),现在想跟你的同学一起玩,你需要把这个游戏拷贝给他. 然后现在有一个问题是文件太大(我们不考虑你有移动硬盘什么的情况),假设现在只有一个2G或4G的优盘,该怎么办呢? 有很多方法,例如winrar压缩的时候分成很多小卷,这里不累述. 在学习python之后,我们自己就可以解决这个问题啦. 我们可以自己写一个脚本去分割合并文件,将文件分割成适合优盘大小的小文件,在拷贝,然后再合并. import sys,os k

Hadoop Join 与 Not In的实现  (一)源数据与要实现的查询 1. 要实现的查询 select a.sid ,a.name ,b.course ,b.score from Student a join Score b on a.SID = b.SID left outer join Filter c on a.name = c.name where c.name is null 2. 本地源文件:以制表符为字段分隔符     student.dat                

一.关于split 和 join 方法 1只针对字符串进行处理.split:拆分字符串.join连接字符串2.string.join(sep): 以string作为分割符,将sep中所有的元素(字符串表示)合并成一个新的字符串3.string.split(str=' ',num=string.count(str)): 以str为分隔,符切片string,如果num有指定值,则仅分隔num个子字符串. 二.split()方法 help后的信息如下: split(…) S.split([sep [,

这两个函数都是python的系统函数,都有“组合”.“连接”之意,但用法和应用场景千差万别 函数说明: 1.join函数 用法:用于连接字符串数组.将字符串.元组.列表中的元素以指定的字符(即分隔符)连接生成一个新的字符串 语法:'sep'.join(seq) 参数说明:sep:分隔符,可以为空:seq:要连接的元素序列.字符串.元组.字典等 返回值:返回一个以分隔符sep连接各个元素后生成的新字符串 2.os.path.join函数 用法:将多个路径组合后返回 语法:os.path.join(