reduce()函数是Python内置的高阶函数之一,它在函数式编程中具有重要作用。reduce()函数的功能是对一个可迭代对象中的元素依次进行某种操作,并返回最终的结果。本文将深入探讨reduce()函数的用法,从入门到精通。
reduce系列在平时工程中是经常使用的,其中reduce_sum是使用最频繁的一个。主要用在计算loss的时候,当我们定义好loss之后,我们一般要求loss最小,这时候就需要reduce系列。下面通过文档,我给大家简单介绍一下,不是特别难,但是不细心考虑一下,你可能永远觉得它是黑的。 其实人工智能AI,或者深度学习DL,我觉得并不是什么传说的黑科技,真正最后落在技术上的,是纯粹的计算,也没多么的高深莫测。(./不喜轻拍.sh).我有个想法就是把复杂的问题,简单化,简单的问题,通俗化。其实每次写文章,我都
对比map、 forEach、 filter 等数组方法,reduce比它们更强。
上次我写了一篇简单介绍函数式思维的文章,我们组的同学看了之后表示很感兴趣,希望我有空多写写这方面的内容,然后表示他能想到用数组的 map,但是想不到 reduce。我想这可能也是个普遍现象,因为在对 FP(函数式编程)接触不多的同学来讲,脑海中对 map 的印象,可能基本等同于循环,而对 reduce 就相对陌生。但其实呢,reduce 是个比 map、flatMap 啥的更通用的函数,你可以用 reduce 轻易地实现其他函数。
hadoop集群调优分两个方面,map和reduce map调优: map 任务执行会产生中间数据,但这些中间结果并没有直接IO到磁盘上,而是先存储在缓存(buffer)中,并在缓存中进行一些预排序来优化整个map的性能,该存储map中间数据的缓存默认大小为100M,由io.sort.mb 参数指定.这个大小可以根据需要调整。当map任务产生了非常大的中间数据时可以适当调大该参数,使缓存能容纳更多的map中间数据,而不至于大频率的IO磁盘,当系统性能的瓶颈在磁盘IO的速度上,可以适当的调
Java8 中有两大最为重要的改变,其一是 Lambda 表达式,另一个就是 Stream API 了。
Higher-Kinded从字面意思上看是更高级的分类,也就是更高一级的抽象。我们先看个例子。
reduce函数原本在python2中也是个内置函数,不过在python3中被移到functools模块中。
解析器需要一个look ahead token,来知道逗号是否跟在expr ID后面。
reduce作为ES5新增的常规数组方法之一,对比forEach 、filter和map,在实际使用上好像有些被忽略,发现身边的人极少用它,导致这个如此强大的方法被逐渐埋没。
Java 8 - Stream流骚操作解读见到过的终端操作都是返回一个 boolean ( allMatch 之类的)、 void( forEach )或 Optional 对象( findAny 等)。也见过了使用 collect 来将流中的所有元素组合成一个 List 。
上篇5分钟深入 Hadoop 的文章中,我们介绍了如何优化输入处理,让 Hadoop 达到更高的性能;另一个有可能让 Hadoop 性能实现质的飞越的过程是 Shuffle 阶段:Shuffle 阶段负责把 map output 传递到 reduce 阶段,深入理解这个阶段有助于我们回答面试中很多进阶问题,从而 really impress the interviewer. 本文就来详细讨论 Hadoop 中的 Shuffle 优化。 Shuffle 是什么? 讨论如何优化 Shuffle 之前,我们先来介
Groupby和reduce是大数据领域常见的算子,但是很多同学应该对其背后机制不甚了解。本文将从源码入手,为大家解析Flink中Groupby和reduce的原理,看看他们在背后做了什么。
本文主要内容:一开始我们会讨论把map-reduce切分成个两个阶段的内容,然后会说有关如何处理增量的基础理论。 上一文:必懂的NoSQL理论-Map-Reduce(中) 系列文章: 必懂的NoSQL理论-Map-Reduce(上) 必懂的NoSQL理论-Map-Reduce(中) Composing Map-Reduce Calculations 组合Map-Reduce计算 map-reduce是一种思考并发处理的方式,为了在集群上更好的并发的处理计算,我们将计算过程组织成为一个相对直观的模型,这个
上面的步骤2并不是匹配上的都能reduce,lookahead token会影响一些规则,使其延迟reduce。
比较以上三种方式,直观上代码行数没有变少,性能和效率上还没有去实践,未知。 那为什么还要使用reduce()呢?
编程练习 请运用reduce函数,计算20的阶乘,并于终端打印计算结果(如下) ‘2432902008176640000’ 任务 定义use_reduce函数 函数体内:实现某个数值的阶乘 任务提示 结合list和range函数实现1-20(包含20)的数值即list(range(1,21)) 20的阶乘为1*2*3*4*5*...*20(角标星星) 初始代码 # 从functools 中导入reduce函数 def use_reduce(x, y): # 使用result接收两个数的乘积
MapReduce作业运行时,任务可能会失败,报out of memory错误。这个时候可以采用以下几个过程调优
本文主要内容:分区和归并 上一文:必懂的NoSQL理论-Map-Reduce(上) Partitioning and Combining 分区和归并 在最简单的情况下,我们可以认为一个map-red
在使用tensorflow时常常会使用到tf.reduce_*这类的函数,在此对一些常见的函数进行汇总
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。
reduce 为数组中的每一个元素依次执行回调函数,不包括数组中被删除或从未被赋值的元素,接受四个参数:初始值(或者上一次回调函数的返回值),当前元素值,当前索引,调用 reduce 的数组。
数据量大尽量避免使用 count(distinct) ,这会导致所有数据在一个 reduce 内去重,导致运行缓慢,使用 group by 来代替
@(js) reduce函数,是ECMAScript5规范中出现的数组方法。在平时的工作中,相信大家使用的场景并不多,一般而言,可以通过reduce方法实现的逻辑都可以通过forEach方法来变相的实现,虽然不清楚浏览器的js引擎是如何在C++层面实现这两个方法,但是可以肯定的是reduce方法肯定也存在数组的遍历,在具体实现细节上是否针对数组项的操作和存储做了什么优化,则不得而知。 ---- [TOC] 数组的reduce方法的应用 reduce方法有两个参数,第一个参数是一个callback,用于针对数
学习函数式编程,必须掌握很多术语,否则根本看不懂文档。 本文介绍两个基本术语:reduce和transduce。它们非常重要,也非常有用。 一、reduce 的用法 reduce是一种数组运算,通常用
以下是个人在工作中收藏总结的一些关于javascript数组方法reduce的相关代码片段,后续遇到其他使用这个函数的场景,将会陆续添加,这里作为备忘。 javascript数组那么多方法,为什么我要单挑reduce方法,一个原因是我对这个方法掌握不够,不能够用到随心所欲。另一个方面,我也感觉到了这个方法的庞大魅力,在许多的场景中发挥着神奇的作用。 理解reduce函数 reduce() 方法接收一个函数作为累加器(accumulator),数组中的每个值(从左到右)开始缩减,最终为一个值。 arr.
map,reduce和filter三个函数在python3和python2中发生了较大的差异。具体请看文章后面部分。 1. python的map()函数 2. python的reduce()函数 3. python的lambda()函数
最近在重温Pytorch基础,然而Pytorch官方文档的各种API是根据字母排列的,并不适合学习阅读。 于是在gayhub上找到了这样一份教程《Pytorch模型训练实用教程》,写得不错,特此根据它来再学习一下Pytorch。 仓库地址:https://github.com/TingsongYu/PyTorch_Tutorial
在python3中,内置函数中已经没有reduce了。要使用reduce,需要从functools模块里引入
reduce() 方法接收一个函数作为累加器(accumulator),数组中的每个值(从左到右)开始合并,最终为一个值。 概念:对数组中的所有元素调用指定的回调函数。该回调函数的返回值为累积结果,并且此返回值在下一次调用该回调函数时作为参数提供。 语法: array1.reduce(callbackfn[, initialValue]) 参数: 参数 定义 array1 必需。一个数组对象。 callbackfn 必需。一个接受最多四个参数的函数。对于数组中的每个元
Swift 的 Sequence 类型有一个强大的操作符叫做 reduce,它允许你将序列的所有元素组合成一个单一的值。在处理来自 App Store Connect API 的响应时,我一直在反复使用它,我觉得写一篇关于它的博客文章是个好主意。
python内置函数reduce 和 map/filter等函数有点类似,都是通过函数对迭代器中的元素进行遍历操作,唯一区别是reduce函数是返回计算结果是一个值,而map/filter是返回一个序列或者迭代器,下面在做详细解释
什么是MapReduce?Map本意可以理解为地图,映射(面向对象语言都有Map集合),这里我们可以理解为从现实世界获得或产生映射。Reduce本意是减少的意思,这里我们可以理解为归并前面Map产生的映射。 MapReduce的编程模型 按照google的MapReduce论文所说的,MapReduce的编程模型的原理是:利用一个输入key/value对集合来产生一个输出的key/value对集合。MapReduce库的用户用两个函数表达这个计算:Map和Reduce。用户自定义的Map函数接受一个输入的k
这里Map阶段一般是对规模较大的数据进行分片、解析、整理,最后输出Key-Value的键值对;
好用是挺好用的,但是兼容性如何呢?在Caniuse上搜索一番,兼容性绝对的好,可大胆在任何项目上使用。不要吝啬你的想象力,尽情发挥reduce的compose技能啦。对于时常做一些累计的功能,reduce绝对是首选方法。
本文给大家介绍如何使用python和第三方库来实现数学运算中的阶乘以及阶乘累计求和。
Cause 原因:reduce会在map执行到一定比例启动多个fetch线程去拉取map的输出结果,放到reduce的内存、磁盘中,然后进行merge。当数据量大时,拉取到内存的数据就会引起OOM,所以此时要减少fetch占内存的百分比,将fetch的数据直接放在磁盘上。 有关参数:mapreduce.reduce.shuffle.memory.limit.percent
reduce() 是 JavaScript 数组(Array)对象的一个方法,它接收一个函数作为累加器(accumulator),数组中的每个值(从左到右)开始缩减,最终为一个值。
数组中的 reduce 犹如一只魔法棒,通过它可以做一些黑科技一样的事情。语法如下:
找到工作后的一小段时间是清闲的,小史把新租房收拾利索后,就开始找同学小赵,小李和小王来聚会了。
我们知道MapReduce诞生与搜索邻域,主要解决的是海量数据处理扩展性差的问题。
上次说了 Python 中一个比较有意思的内置函数 map,今天再来介绍另一个类似的函数:reduce map 可以看作是把一个序列根据某种规则,映射到另一个序列。reduce 做的事情就是把一个序列根据某种规则,归纳为一个输出。 上栗子。以前我们给过一个习题,求1累加到100的和。寻常的做法大概是这样: sum = 0 for i in xrange(1, 101): sum += i print sum 如果用 reduce 函数,就可以写成: lst = xrange(1, 101) def add
本文介绍了如何利用reduce函数对列表进行去重和计数,以及利用reduce函数实现统计一个集合中各个元素出现的次数。
数据流 首先定义一些属于。MapReduce作业(job)是客户端需要执行的一个工作单元:它包括输入数据、MapReduce程序和配置信息。Hadoop将作业分成若干个小任务(task)来执行,其中包括两类任务,map任务和reduce任务。 有两类节点控制着作业执行过程,:一个jobtracker以及一系列tasktracker。jobtracker通过调度tasktracker上运行的任务,来协调所有运行在系统上的作业。tasktracker在运行任务的同时,将运行进度报告发送给jobtracker,jobtracker由此记录每项作业任务的整体进度情况。如果其中一个任务失败,jobtracker可以再另外衣tasktracker节点上重新调度该任务。 Hadoop将MapReduce的输入数据划分成等长的小数据块,称为输入分片(input split)或简称分片。Hadoop为每个分片构建一个map任务,并由该任务来运行用户自定义的map函数从而处理分片中的每条记录。 拥有许多分片,意味着处理每个分片所需要的时间少于处理整个输入数据所花的时间。因此,如果我们并行处理每个分片,且每个分片数据比较小,那么整个处理过程将获得更好的负载平衡,因为一台较快的计算机能够处理的数据分片比一台较慢的计算机更多,且成一定比例。即使使用相同的机器,处理失败的作业或其他同时运行的作业也能够实现负载平衡,并且如果分片被切分的更细,负载平衡的质量会更好。 另一方面,如果分片切分的太小,那么管理分片的总时间和构建map任务的总时间将决定着作业的整个执行时间。对于大多数作业来说,一个合理的分片大小趋向于HDFS的一个块的大小,默认是64MB,不过可以针对集群调整这个默认值,在新建所有文件或新建每个文件时具体致死那个即可。 Hadoop在存储有输入数据(Hdfs中的数据)的节点上运行map任务,可以获得最佳性能。这就是所谓的数据本地化优化。现在我们应该清楚为什么最佳分片大小应该与块大小相同:因为它是确保可以存储在单个节点上的最大输入块的大小。如果分片跨越这两个数据块,那么对于任何一个HDFS节点,基本上不可能同时存储这两个数据块,因此分片中的部分数据需要通过网络传输到map任务节点。与使用本地数据运行整个map任务相比,这种方法显然效率更低。 map任务将其输出写入本地硬盘,而非HDFS,这是为什么?因为map的输出是中间结果:该中间结果由reduce任务处理后才能产生最终输出结果,而且一旦作业完成,map的输出结果可以被删除。因此,如果把它存储在HDFS中并实现备份,难免有些小题大做。如果该节点上运行的map任务在将map中间结果传送给reduece任务之前失败,Hadoop将在另一个节点上重新运行这个map任务以再次构建map中间结果。 reduce任务并不具备数据本地化的优势——单个reduce任务的输入通常来自于所有mapper的输出。在下面的李宗中,我们仅有一个reduce任务,其输入是所有map任务的输出。因此,排过序的map输出需要通过网络传输发送到运行reduce任务的节点。数据在reduce端合并,然后由用户定义的reduce函数处理。reduce的输出通常存储在HDFS中以实现可靠存储。对于每个reduce输出的HDFS块,第一个副本存储在本地节点上,其他副本存储在其他机架节点中。因此,reduce的输出写入HDFS确实需要占用网络带宽,但这与正常的HDFS流水线写入的消耗一样。 一个reduce任务的完成数据流如下:虚线框表示节点,虚线箭头表示节点内部数据传输,实线箭头表示节点之间的数据传输。
Map函数用于将集合中的每个文档转换为一个键值对,并将这些键值对作为中间结果传递给Reduce函数。例如:
1.1、合并小文件:在执行mr任务前将小文件进行合并,大量的小文件会产生大量的map任务,增大map任务装载次数,而任务的装载比较耗时,从而导致 mr 运行较慢。
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