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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()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。

20分,这种题看了就烦,没啥意义,200分还差不多。

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...

MichaelG.Noll在他的Blog中提到如何在Hadoop中用Python编写MapReduce程序,韩国的gogamza在其Bolg中也提到如何用C编写MapReduce程序(我稍微修改了一下原程序,因为他的Map对单词切分使用tab键)。我合并他们两人的文章,也让国内的Hadoop用户能...

adoop是google的云计算系统的开源实现,谷歌集群系统主要包括三个部分:分布式文件系统GFS,分布式并行计算模型map/reduce,以及分布式数据库Bigtable,hadoop也实现了这三个,GFS对应HDFS,hadoop的map/reduce对应谷歌的map/reduce模型

# -*- 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...

3.x 返回的是一个iter obj,如果想返还【】,要加上list() >>> list(filter(bigger_than_five,[1,10])) [6, 7, 8, 9, 10] 其实3.x里面,达到你的这个目的的最简单的方法就直接: >>> [x for x in range(11) if x > 5] [6, 7, 8, 9, 10]

# map: 对序列的每个元素进行一个指定的操作>>> lst = map(lambda x: "%02d" % x, range(10))>>> lst['00', '01', '02', '03', '04', '05', '06', '07', '08', '09']>>> # reduce: 对序列每个元素进行一种“累进”操作>>> rst = reduce(lambda x, ...

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