可以将字符串、数组、数字和对象作为props传递。但是你能把一个函数当作一个props来传递吗? 虽然可以将函数作为props传递，但这种方式不好。...向组件传入函数 获取一个函数或方法并将其作为一个prop传递给子组件相对比较简单。...React vs Vue 如果使用过 React，就会习惯传递函数方式。 在React中，我们可以将一个函数从父组件传递给子组件，以便子组件能够向上与父组件通信。...因此，尽管在Vue中可以把函数作为prop传递，但它被认为是一种反模式。 使用事件 事件是我们与 Vue 中的父组件通信的方式。 这里有一个简短的例子来说明事件是如何工作的。...从父类获取值 如果希望子组件访问父组件的方法，那么将方法直接作为 prop 传递似乎简单明了。 在父组件中我们会这样做： <!
前言 在工作中时常会遇到一个job需要多路径的输入，比如计算CTR，需要PV、Click的输入路径，或者是想对一周的数据做Merge等， 下面将提供三种方法来完成多目录/多路输入。...： 输入20181101-20181109 所有目录下的文件 输入20181101以及otherFile目录下的所有文件 输入20181101以及otherFile目录下的前五个part 1....使用通配符* 使用通配符*是最简单的方法，下面将给出几个简单常用的示例： 解决方案： 输入20181101-20181109 所有目录下的文件 -input /home/wangcongying/test.../2018110[1-9] 输入20181101以及otherFile目录下的所有文件 -input /home/wangcongying/test/{20181101,otherFile} 输入20181101...输入数组形式 输入20181101-20181109 所有目录下的文件 input_file=("/home/wangcongying/test/2018110[1-9]") ... ...
今天我们开始学习新的篇章MapReduce 系列知识，所以本期带来的是大数据开发-MapReduce ，MapReduce作为一种编程模型，它是如何将自己的功能发挥到极致，以此提高工作效率的呢？...三、MapReduce 的执行流程 MAPig-data-fia-conclusao.png 通过将输入数据划分为 M 个分片， map 函数的调用分布在多台机器上，这些分片可与不同的机器并行地处理。...微信1714376041102.jpg 1.客户程序中的 MapReduce 库首先将输入文件分成 M 个大小通常为 16MB 或者64MB 的分片，然后开始在集群上的机器复制客户程序。...3.一个被分配了 map 任务的从节点从输入分片中读取内容，然后从输入中解析出键值对被传递给用户定义的 map 函数，由它来产生中间结果的键值对并缓存在内存中。...6.reduce 从节点遍历已经排序合并好了的中间数据，将每一个键/值列表对传递给客户定义的 reduce 函数。reduce 函数返回的结果被添加到这个 reduce 从节点的结果文件中。
这非常简洁，展示了 MapReduce 作为一种抽象的强大功能。...基础设施 当我开始研究这项工作时，这些需求提出了两个主要未知：如何将二进制文件分发给其他计算机以及如何向它们提供输入数据。...经过一番研究，我决定在我的输入数据上托管一个网络存储服务器——我选择 NFS。我们可以将网络目录挂载到每台计算机，并允许计算机对该目录进行读写。...Master 主模式将输入文件分割成子集、准备 NFS 目录、启动带有已分配文件的映射器作业，并等待它们完成。然后，针对还原器重复此过程。...Mappers 在 map 模式中，二进制文件逐行扫描输入文件，并将该行传递给用户的 map 函数。Map 处理文本，并使用注入的 emit 函数发出键值对。
（3）：这两个函数的形参是key、value对，表示函数的输入信息。 2：MapReduce执行步骤： （1）： map任务处理 （a）:读取输入文件内容，解析成key、value对。...17 * 3：默认情况下，框架传递给我们的mapper的输入数据中，key是要处理的文本中一行的起始偏移量，这一行的内容作为value 18 * 4：key-value数据是在网络中进行传递，节点和节点之间互相传递...; 8 9 /*** 10 * 11 * @author Administrator 12 * 1:reduce的四个参数，第一个key-value是map的输出作为reduce的输入,第二个...，输入也是在hdfs的某一个目录 34 context.write(key, new LongWritable(count)); 35 } 36 37 38...然后上传到hadoop集群上面，首选创建目录，存放测试数据，将数据上传到创建的目录即可；但是输出目录不需要手动创建，会自动创建，自己创建会报错： ?
目录下，再使用hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar程序对/input目录下的文件进行单词个数统计。...]# hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount /input /output 5、输入命令查看HDFS文件系统中/output目录下的结果...2、工作流程 MapReduce运行阶段数据传递经过输入文件、Map阶段、中间文件、Reduce阶段、输出文件五个阶段，用户程序只与Map阶段和Reduce阶段的Worker直接相关，其他事情由...（3）被分配了Map作业的Worker，开始读取对应分片的输入数据，Map作业数量是由输入文件划分数M决定的，和分片一一对应；Map作业将输入数据转化为键值对表示形式，传递给map函数，map函数产生的中间键值对被缓存在内存中...2、SequenceFileOutputFormat类 将输出写为一个顺序文件，当输出需要作为后续的MapReduce输入的时候，这种输出非常合适，因为它格式紧凑，容易被压缩。
然后是reduce任务,它接受map的输出作为输入,并将这些数据元组组成一组更小的元组。 就像MapReduce的名字所暗示的那样,reduce任务总是在map之后执行。...map阶段 :map或mapper的工作是处理输入数据。 一般输入数据是以文件或目录的形式存在，存储在Hadoop文件系统(HDFS)。 输入文件逐行传递给mapper函数。...输入和输出(Java视角) MapReduce框架操作对，也就是说，框架将任务的输入视为一组对，并生成一组对作为任务的输出，只是类型不同...输入数据 以下数据保存在sample.txt，作为输入数据： 1979 23 23 2 43 24 25 26 26 26 26 25 26 25 1980...txtin是HDFS的输入目录。
，所以我们以MapReduce作为起点，开启我们的批处理的计算之旅。...下图展示了一个MapReduce作业的工作流程，作业的输入是HDFS的一个目录，目录内每个文件块作为一个单独的分区，由一个单独的Map任务处理，每个输入文件的大小通常是数百兆字节（取决于HDFS的块大小...MapReduce的工作数据流 应用程序代码被打包成Jar文件，上传到分布式存储系统之上，对应的节点会下载应用程序的Jar文件，然后启动Map任务并开始读取输入文件，每次将一条记录传递给Mapper的回调函数...Hadoop的MapReduce框架，可以隐式的通过目录名来链接：第一个MapReduc的作业配置写输出到HDFS的指定的目录，第二个MapReduce作业读取相同的目录名作为输入。...Reducer来进行处理，这个就是前文我们聊到Shuffle的功能，所有键值相同的键值对都会被传递到相同的目的地。
YARN应用 YARN只是一个资源管理器，它知道如何将分布式计算资源分配给在Hadoop集群上运行的各种应用程序。换句话说，YARN本身不提供可以分析HDFS中的数据的任何处理逻辑。...Apache Tez将MapReduce范例概括为一个更强大，更快的框架，可以执行计算作为复杂的有向无环的一般数据处理的任务图....Map功能的一般目的是转换或过滤输入数据。 另一方面，Reduce功能通常聚合或汇总由Map功能产生的数据。 图6显示了使用MapReduce计算句子中不同单词出现频率的示例。...输入数据由一个Tab分隔符的文件songs.txt组成： ? 我们使用Hive找到在2014年7月最受欢迎的两位艺术家： 注意：我们假设下面的命令是作为用户“training”执行的。...按照以下步骤从上一节执行Hive查询作为Tez应用程序： 输入Hive ? 将执行引擎设置为tez： ? ?
MapReduce 三个核心阶段详解 Map 阶段 将输入数据转化为中间键值对 (key, value) 的形式。...工作原理 输入格式：Hadoop 的 InputFormat（默认是 TextInputFormat）将原始数据分割成逻辑记录，传递给 Mapper。...1、每个逻辑块由一个 Mapper 处理，读取输入数据并生成中间结果。 2、用户需实现 map() 方法，定义如何将输入转化为中间 (key, value) 对。...示例 输入数据： (hadoop, [1]) (hello, [1, 1]) (world, [1]) 输出数据 (hadoop, 1) (hello, 2) (world, 1) MapReduce...作为一个 Java 后端技术爱好者，我不仅热衷于探索语言的新特性和技术的深度，还热衷于分享我的见解和最佳实践。我相信知识的分享和社区合作可以帮助我们共同成长。
第6部分探索了MapReduce在Google中的应用，包括使用它作为重写我们的生产索引系统的基础的一些经验。第7部分讨论了相关和未来的工作。...map，由用户编写，需要一对输入并生成一组中间键/值对。MapReduce库将所有与相同键值 I 相关联的值组合到一起，并将它们传递给reduce函数。...此外，用户编写代码将输入和输出文件名以及可选的调优参数填入mapreduce规范对象中。然后调用MapReduce函数，将它传递给规范对象。用户的代码与MapReduce库（C++实现）相连接。...分配了 map task 的一个worker读取相应输入划分的内容。它从输入数据中解析出键/值对并将每一对传递给用户定义的map函数。由map函数产生的中间键/值对缓冲在内存中。...通常，用户无需将这R个输出文件合并到一个文件中；他们通常将这些文件作为另一个MapReduce调用的输入，或者在来自另外一个可以处理划分到了多个文件中的输入的分布式应用程序中使用它们。
OutputFormat接口实现类 OutputFormat是MapReduce输出的基类，所有实现MapReduce输出都实现了OutputFormat接口。...SequenceFileOutputFormat 将SecquenceFileOutputFormat输出作为后续MapReduce任务的输入，这便是一种好的输出格式，因为它的格式紧凑，很容易被压缩。...例如：要在一个MapReduce程序中根据数据的不同输出两类结果到不同目录，这类灵活的输出需求可以通过自定义OutputFormat来实现。...输入数据 ?...Mapper，Reducer类型，Mapper,Reducer输出的key-value类型 job.setMapperClass(CustomOFMapper.class); // 设置输入目录和输出目录
MapReduce 平台已经被证明，作为一个非递归的描述语言通用平台，是非常成功的。...但是MapReduce 并不是没有缺点的，我们在讨论MapReduce 中的图算法时发现，在MapReduce 上运行我们所设计的算法时，往往要进行多轮的迭代MapReduce，将前一轮迭代的输出结果作为下一轮迭代的输入...小可：如果每一轮MapReduce 操作之后，都要再来一轮MapReduce 作为退出循环判定的话，那么效率实在是太低了。 Mr. 王：没错，所以我们要考虑一些新的策略和方法。...其二，在每一次迭代的过程中，都会由于MapReduce 的洗牌而重排L。另外，在每一次迭代中，不动点计算作为单独的MapReduce 工作执行，这也是明显的计算资源浪费。 ?...例如在PageRank 中，输入缓存避免了每一步都重排网络；在传递闭包中，避免了在每一步都进行重排图这样浪费计算资源而没有效果的操作。
HBase使用HDFS作为底层存储，同时支持MapReduce的批量式计算和点查询（随机读取） ZooKeeper：一种分布式的、可用性高的协调服务。...考虑你的MapReduce程序有以下输入数据（示例数据来自这里）： Welcome to Hadoop Class Hadoop is good Hadoop is bad 需要经过MapReduce以下几个步骤的处理...对MapReduce作业的输入分为固定大小的片段，称为Input Splits。...Input Splits是由单个map消费的输入块。 Mapping 这是执行map-reduce程序的第一个阶段。 在这个阶段中，每个分割中的数据被传递给一个mapping 函数以产生输出值。...另外，DataNode将数据作为块存储在文件中。 在HDFS中，NameNode节点管理文件系统命名空间操作，如打开，关闭和重命名文件和目录。
HBase使用HDFS作为底层存储，同时支持MapReduce的批量式计算和点查询（随机读取）。 （7）ZooKeeper：一个分布式的，高可用性的协调服务。...NameNode执行文件系统的命名操作，比如打开、关闭、重命名文件或目录等，它也负责数据块到具体DataNode的映射。...Map主要的工作是接收一个key/value对，产生一个中间key/value对，之后MapReduce把集合中所有相同key值的value放在一起并传递给Reduce函数。 ...MapReduce的数据变化历程如下图所示： 131424410096651.jpg 2.2如何定义输入输出格式： 从代码中可以看出对于输入文件的格式规范使用的是TextInputFormat...这里，要特地强调一点自己对于整个WordCount是如何将文件输入并切分以及如何读取的疑惑以及理解：之前一直在想代码StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString
MapReduce的Python代码 我们将使用Hadoop流API通过STDIN和STDOUT在Map和Reduce代码间传递数据。...= line.split() # 遍历 for word in words: # 将结果写到标准输出STDOUT # 此处的输出会作为Reduce代码的输入...count = int(count) except ValueError: # 不是数字，不做处理，跳过 continue # hadoop在将kv对传递给...注意：下面的Map和Reduce脚本只有运行在Hadoop环境中才会正常工作，即在 MapReduce任务中作为Mapper和Reducer。这表示在本地运行的测试命令"cat DATA | ....STDIN输入 data = read_input(sys.stdin) for words in data: # 将结果写到标准输出，此处的输出会作为reduce的输入
第五章的源码根据本章的内容各自分别命名放在了第五章下载目录中。 到目前为止，你应该对MapReduce体系结构，应用程序设计，和定制MapReduce扩展程序很熟悉了。...有了这个工具，你可以实现包含MapReduce应用的主要元素的单元测试。第三章的单词计数的实例在这里用作测试的实例。这意味着这个实例中的mapper和reducer会作为参数传递给测试程序。...withOutput(new Text("cat"), new IntWritable(2)) .runTest(); } 以下是这段代码详细的解释： reducer被创建的时候一个IntWritable对象列表作为输入对象...一个可选的withconfiguration方法 WithInput调用允许你传递输入之值给reducer。这里，你传递“cat”健和在一开始通过intwritable创建的列表。...MapReduce任务抛出的任何异常信息都会在这些日志文件中记载。 这个log文件目录下还有一个userlogs的子目录，它包含了每个任务的日志。
减少任务：该任务以映射任务的输出作为输入，并将这些数据元组合并为较小的元组集。减少任务始终在映射任务之后执行。通常，输入和输出都存储在文件系统中。框架负责调度任务，监视任务并重新执行失败的任务。...每个Hadoop守护进程（如hdfs、yarn、MapReduce等）将作为一个单独的Java进程运行。这种模式对于开发非常有用。...其次，Reduce任务将来自Map的输出作为输入，并将这些数据元组合并为一个较小的元组集合。正如名称MapReduce的顺序所示，Reduce任务总是在Map任务之后执行。...通常输入数据以文件或目录的形式存在，并存储在Hadoop文件系统（HDFS）中。输入文件逐行传递给Mapper函数。Mapper处理数据并创建多个小数据块。...HDFS中创建一个输入目录 $ $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -mkdir input_dir 将名为sample.txt的输入文件复制到HDFS的输入目录中 $ $HADOOP_HOME
阅读目录(Content) 一、MapReduce并行处理的基本过程 二、MapRrduce输入与输出问题 三、MapReduce实际处理流程 四、一个job的运行流程 4.1、提交作业 4.2、作业初始化...3）被分配了Map作业的worker，开始读取对应分片的输入数据，Map作业数量是由M决定的，和split一一对应；Map作业从输入数据中抽取出键值对，每一个键值对 都作为参数传递给map函数，...8）所有执行完毕后，MapReduce输出放在了R个分区的输出文件中（分别对应一个Reduce作业）。用户通常并不需要合并这R个文件，而是将其作为输入交给另一 个MapReduce程序处理。...3）计算作业的输入分片，如果无法计算，例如输入路径不存在，作业将不被提交，错误返回给mapreduce程序。 ...5.4、mapreduce的shuffle机制 1）概述 mapreduce中，map阶段处理的数据如何传递给reduce阶段，是mapreduce框架中最关键的一个流程，这个流程就叫shuffle
复杂的MapReduce处理中，往往需要将复杂的处理过程，分解成多个简单的Job来执行，第1个Job的输出做为第2个Job的输入，相互之间有一定依赖关系。...计算平均数 每1个步骤看成一个Job，其中Job3必须等待Job1、Job2完成，并将Job1、Job2的输出结果做为输入，下面的代码演示了如何将这3个Job串起来 1 package yjmyzz.mr.job.link...; 9 import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; 10 import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; 11...import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; 12 import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat...countOutputPath = "/output/count/"; 137 String avgOutputPath = "/output/avg/"; 138 139 //删除输出目录
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