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python的怎么打印mAp和rEDuCE结果

在Python2里,直接使用map就可以打印结果 print(map(lambda x:x*2, [1,2,3]))但是在Python3里,map返回的结果是迭代器(iterator) 需要先转换为列表list print(list(map(lambda x:x*2, [1,2,3])))

map先转换成list再print就行了。 print(list(map(lambda x: x + 1, [1, 2, 3]))) reduce是直接出结果的。 from functools import reduceprint(reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3]))

使用python写MapReduce的“诀窍”是利用Hadoop流的API,通过STDIN(标准输入)、STDOUT(标准输出)在Map函数和Reduce函数之间传递数据。 我们唯一需要做的是利用Python的sys.stdin读取输入数据,并把我们的输出传送给sys.stdout。Hadoop流将会帮助我...

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元素作用(累积计算),最终结果是所有的元素相互作用的结果。

关系就是都是基于Map-Reduce的处理思想设计出来的。 从用户角度看功能其实差不多, Python的Map函数和Hadoop的Map阶段对输入进行逐行处理; Python的Reduce函数和Hadoop的Reduce阶段对输入进行累积处理。 但是其实完整的Hadoop MapReduce是Map+S...

在这个实例中,我将会向大家介绍如何使用Python 为 Hadoop编写一个简单的MapReduce 程序。 尽管Hadoop 框架是使用Java编写的但是我们仍然需要使用像C++、Python等语言来实现Hadoop程序。尽管Hadoop官方网站给的示例程序是使用Jython编写并打包成...

转载:我们将编写一个简单的 MapReduce 程序,使用的是C-Python,而不是Jython编写后打包成jar包的程序。 我们的这个例子将模仿 WordCount 并使用Python来实现,例子通过读取文本文件来统计出单词的出现次数。结果也以文本形式输出,每一行包含...

# -*- coding: utf-8 -*-str_='ssdasdasefadd'dict_char_tmp = {i:str_.count(i) for i in str_} #得到所有单词的个数print '得到所有单词的个数:', dict_char_tmpdict_char={}for k,v in dict_char_tmp.items(): if dict_char.get(v): dict_cha...

1.lambda # 匿名函数# 基本用法 lambda x: x**2 # 第一个参数,然后是表达式# 也可以使用如下(lambda x: x**2)(5)2. map() def map(function, sequence, *sequence_1): # real signature unknown; restored from __doc__ """ map(function, sequ...

三个都是内建函数,都可以直接用,只是2.x和3.x中返回值类型不一样了,而且3中取消了reduce

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