Map/Reduce完成图
我是Hadoop和Map/reduce框架的新手。在进行第一个程序时，字数问题，我陷入了跟踪者的工作细节。Map/Reduce完成图代表什么？或者通俗地说，x，y轴上代表什么？
共有1个答案
X是映射/减少任务的数量，Y是完成（条形表示单个任务）的百分比。
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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。 map 举例说明，比如我们有一个函数f(x)=x2，要把这个函数作用在一个数组[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]上，就可以用map实现如下： 由于map()方法定义在JavaSc
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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。
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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It
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我是Hadoop新手。我试图根据Apache hadoop站点上给出的示例创建一个hadoop集群。 然而，当我运行map reduce示例时，应用程序卡在map 100%和reduce 0%。 请帮忙 我已经设置了使用Vagrant和Virtual Box的环境。创建了两个实例。 yarn-site.xml
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Problem Metadata tags: Big Data, Map Reduce, EditorsChoice difficulty: Medium source(lintcode): https://www.lintcode.com/problem/top-k-frequent-words-map-reduce/ Description Find top k frequent words
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问题内容： 我了解在密钥进入化简器之前对特定密钥的值进行排序的方式。我了解到，可以通过编写三种方法来完成此工作，即键比较器，分区器和值分组。 现在，当值分组运行时，它基本上将与自然键关联的所有值分组，对吗？因此，当它对自然键的所有值进行分组时，将与一组排序后的值一起发送给reducer的实际键是什么？自然键将与一种以上类型的实体（复合键的第二部分）相关联。组合密钥将被发送到减速器什么？ ap 问题