面向过程的编程思想 编程思想又叫编程范式 过程就是流程，即做事的步骤：先干什么、再干什么、最后干什么……流水线式的设计 优点：将复杂的问题流程化，进而简单化 缺点：拓展性非常差，一个地方需要修改的时候，全部代码都要进行修改 应用场景：面向过程的程序设计一般用于那些功能一旦实
更多内容，请访问我的 个人博客。 arr.map() – 更新数组 原数组不变回调函数参数：item(数组元素)、index(序列)、arr(原数组)循环原数组，使用return操作输出项，返回新数组，新数组长度和原数组一样 const originalArr = [1, 2, 3, 4, 5] const newArr = originalArr.map((item, i
LeetCode771 宝石与石头 题目解题 题目 解题 // javascript var numJewelsInStones = function(jewels, stones) { const jewelSet = new Set(Array.from(jewels)); let cnt = 0; for (const stone of stones) { if (jewelSet.has(stone) === true
reduce当中的cleanup的用法：马克-to-win @ 马克java社区：上面的topN是解决每个组里的topN，比如每个订单中的最小的。但如果需要横向的比较所有的key(初学者忽略：cleanup方法慎用， 如果所有的key的数据巨大量怎么办？Map map = new HashMap();内存都不够了， 所以考虑多步mapreduce)，选出topN
class First_Name(): print("Cookies") class Last_Name(object): print("Lee") x=First_Name() y=Last_Name() print(dir(x)) print(dir(y)) 最后的输出结果为： (4Project) PS D:\PythonVirtualEnv\PythonVirtualEnv_391\Scripts> & d:/Pytho
Hive SQL调优 使用分区裁剪、列裁剪少用count（distinct）多对多的关联合理使用MapJoin合理使用Union ALL并行执行job使用本地MR避免数据倾斜控制Map数和Reduce数 Hive sql 的调优在我们日常的工作生活中经常用到,因此,这里做一下细致的总结和归纳。 使用分区裁剪、列裁剪
MapReduceMapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。 TezTez是Apache开源的支持DAG作业的计算框架，它直接源于MapReduce框架，核心思想是将Map和Reduce两个操作进一步拆分，即Map被拆分成Input、Processor、Sort、Merge和Output， Reduce被拆分成Input、Shuffle、Sort
目录 reduce( ) reduce 原理 : reduce( ) + 语法: 数组.reduce( function ( prev, item, index, arr ) { }, 初始值 ) => 参数 1 : 回调函数 , 函数会根据 数组 中的成员进行 重复调用 -> 第一个参数 ( prev ) : 初始值 或 每一次叠加后的结果 -> 第二个参数 ( item )
MapReduce和Spark MapReduce简介原理示例基本概念作业运行模式 Spark简介概念编程模型RDDRDD操作（Operator）RDD依赖（Dependency） 作业运行模式 课后温习参考 MapReduce 简介 MapReduce是一个面向离线批处理的分布式计算框架。 离线：对时间不敏感，慢慢算 批处理：数据攒一批，处理
Stream的详解 概述： Stream 是 Java8 中处理集合的关键抽象概念，它可以指定你希望对集合进行的操作，可以执行非常复杂的查找、过滤和映射数据等操作。使用Stream API 对集合数据进行操作，就类似于使用 SQL 执行的数据库查询。也可以使用 Stream API 来并行执行操作。简而言之，Str
from functools import reduce class Solution: def singleNumber(self,nums): """ 给定一个非空整数数组，除了某个元素只出现一次以外，其余每个元素均出现两次 找出那个只出现了一次的元素 不使用额外空间来实现 示例： 输入:
1.reduce 的初始值不止是数字 还可以跟对象数组 这里我们想要得到一个对象 2.所以我们设置初始值为对象 做个简单的判断 判断思路如下： if( 对象里有没有item循环的这个值 ){ 有 则让这个数加一 }else{ 否则 让这个值等于一 （这样后面碰到相同的值就加一 做到计算个数的效果） }
作用：reduce方法es6新增方法，通常被作用域累加器，但其实reduce其实不至于此 语法： Array.reduce(callback(accumulator, currentValue[, index[, array]])[, initialValue]) 数组.reduce(function(累加器，遍历元素，[索引[, 参与循环的数组]])[, 起始要参与运算的参数]) 参数： callba
1、谈谈Hadoop序列化和反序列化及自定义bean对象实现序列化? 1）序列化和反序列化 （1）序列化就是把内存中的对象，转换成字节序列（或其他数据传输协议）以便于存储（持久化）和网络传输。 （2）反序列化就是将收到字节序列（或其他数据传输协议）或者是硬盘的持久化数据，转换成内存中的对象。 （3）Java的序
1、map函数 1.1map函数语法 map(func,list) 1.2 map函数作用 map函数的作用是参数func是个函数，同时对list变量中的每个值进行处理，返回一个迭代对象，然后用list进行强转 2.reduce函数 2.1reduce函数的语法 reduce(func,list) fun中的参数
首先先弄清楚哪是0轴（-1轴），1轴（-2轴） 看下面例子： import tensorflow as tf x = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) y2 = tf.reduce_sum(x, axis = 0) print("沿着张量0轴方向求和：\n",y2.eval()) y3 = tf.reduce_sum(x, axis = 1) print("沿着张量1轴方向求和：\n",y3.eval())
MapReduce 一个分布式运算程序的编程框架，用户开发“基于Hadoop的数据分析应用”的核心框架。 优点： 易于编程，用户只关心业务逻辑，实现框架的接口 良好的扩展性。可动态增加服务器，解决计算资源不够的问题 高容错性。任意节点挂掉可以将任务转移至其他节点 适合海量数据
1013. 将数组分成和相等的三个部分 - 力扣（LeetCode） 发布：2021年10月7日21:18:48 问题描述及示例 给你一个整数数组 arr，只有可以将其划分为三个和相等的 非空 部分时才返回 true，否则返回 false。 形式上，如果可以找出索引 i + 1 < j 且满足 (arr[0] + arr[1] + … + arr[i] ==
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；index 表示当前正在处理的数组元素的索引，若提供 init 值，则索引为0，否则索引为1；init 表示初始值。 看
Hadoop MapReduce 架构 hadoop MapReduce 采用了Master/Slave架构，具体如下图所示。它主要由以下几个组件组成：Client、JobTracker、TaskTracker和Task。 1.Client 用户编写的Map Reduce程序通过Client提交到Job Tracker端；同时 ，用户可以通过Client提供的一些接口查看作业运行状态。
Mapreduce中mapper个数的确定： 在map阶段读取数据前，FileInputFormat会将输入文件分割成split。split的个数决定了map的个数。 影响map个数，即split个数的因素主要有： HDFS块的大小，即HDFS中dfs.block.size的值。如果有一个输入文件为1024m，当块为256m时，会被划分为4个split；当块为12
Hadoop的主要执行（计算）框架大而化小、异而化同每个阶段都是用键值对作为输入和输出Job = Map + Reduce通过map和reduce两个操作实现了并行分布式计算框架，mapreduce的中间计算结果需要存储在HDFS的磁盘中，频繁访问磁盘极大降低了数据处理的效率；Mapreduce只提供map和reduce两个操
一.算法简介 作用： 一般地，一元n次多项式的求值需要经过(n+1)*n/2次乘法和n次加法 而秦九韶算法只需要n次乘法和n次加法。 意义： 该算法看似简单，其最大的意义在于将求n次多项式的值转化为求n个一次多项式的值。在人工计算时，利用秦九韶算法和其中的系数表可以大幅简化运算；对于计算机
【注意】所有的配置项写到xml文件，需要更换格式。 1、使用explain、explain extended explain select count(car_brand) from car; --结果见下图 explain extended select count(car_brand) from car; 使用explain可以看到Hive是怎么转换成MapReduce任务的。想要更详细的信息
默认情况下，map阶段同一key数据分发给同一reduce，如果单一key过大就很容易造成数据倾斜。（100条数据分组后一组90条，一组10条，这就会数据倾斜） 这样的话，我们就可以预先在map端进行一些聚合操作，减轻reduce端的压力。 常用参数： –是否在 Map 端进行聚合，默认为 True set hive.map.aggr
