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「R」用purrr实现迭代

映射函数 先对向量进行循环，然后对其每一个元素进行一番处理，最后保存结果。这种模式太普遍了，因而purrr包提供了一个函数族替我们完成这种操作。...这个时候我们会收到一条错误信息，但得不到任何结果。这让人很恼火！我们怎么保证不会出现一条鱼腥了一锅汤？ safely()是一个修饰函数（副词），它接收一个函数（动词），对其进行修改并返回修改后的函数。...1] 0.0 2.3 NA quietly()函数与safely()的作用基本相同，但前者结果不包含错误对象，而是包含输出、消息和警告： x = list(1, -1) x %>% map(quietly...前面我们提到的映射函数都是对单个输入进行映射，但有时候我们需要多个相关输入同步迭代，这就是map2()和pmap()函数的用武之地。...，值不变的参数要放在映射函数后面。

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【大数据名词3】MapReduce

当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce（归约）函数，用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。...”的映射函数，用来修正这个错误。）。...虽然他不如映射函数那么并行，但是因为化简总是有一个简单的答案，大规模的运算相对独立，所以化简函数在高度并行环境下也很有用。...如果一个节点保持沉默超过一个预设的时间间隔，主节点（类同Google File System中的主服务器）记录下这个节点状态为死亡，并把分配给这个节点的数据发到别的节点。...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。

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    Java8新特性Lambda表达式&Stream流&方法引用最全集锦

    在 map() 中组合流 假设现有一个传入的元素流，并且打算对流元素使用 map() 函数。现在你已经找到了一些可爱并独一无二的函数功能，但问题来了：这个函数功能是产生一个流。...flatMap(Function)：同 map()，但是提供的映射函数将结果包装在 Optional 对象中，因此 flatMap() 不会在最后进行任何包装。...同 map() 一样 ， Optional.map() 应用于函数。它仅在 Optional 不为空时才应用映射函数，并将 Optional 的内容提取到映射函数。...的内容并将其应用在映射函数。...在如上示例中，我们已经在每一个映射函数中显式地完成了包装，但是很显然 Optional.flatMap() 是为那些自己已经生成 Optional 的函数而设计的。

    2.4K21

    Python函数式编程之内置高阶函数

    map() map()映射函数。 入参：一个参数是函数；另外一个参数是可迭代的对象。作用：map()映射函数将传入的函数依次作用到传入可迭代对象的每一个元素上， 得到一个新的可迭代对象并返回。...(new_list) print(list(new_list)) 输出结果： map object at 0x000002377541C3C8> [1, 4, 9, 16, 25] 说明： map()...reduce() 类似于 map() 函数， reduce()函数可以把一个函数作用在一个序列上。 与 map()的区别在于， 这个传入的函数必须具有两个参数。...print(reduce(f,numbers)) print(sum(numbers)) 输出结果： 15 15 说明： reduce()执行过程为： 首先计算前两个元素：f(1, 2)， 结果为 ３...例子一：删除列表中的偶数， 保留奇数可以通过如下程序实现 。 #!

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    Python函数式编程之内置高阶函数

    map() map()映射函数。 入参：一个参数是函数；另外一个参数是可迭代的对象。作用：map()映射函数将传入的函数依次作用到传入可迭代对象的每一个元素上， 得到一个新的可迭代对象并返回。...(new_list) print(list(new_list)) 输出结果： map object at 0x000002377541C3C8> [1, 4, 9, 16, 25] 说明： map()...reduce() 类似于 map() 函数， reduce()函数可以把一个函数作用在一个序列上。 与 map()的区别在于， 这个传入的函数必须具有两个参数。...print(reduce(f,numbers)) print(sum(numbers)) 输出结果： 15 15 说明： reduce()执行过程为： 首先计算前两个元素：f(1, 2)， 结果为 ３...例子一：删除列表中的偶数， 保留奇数可以通过如下程序实现 。 #!

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    Java8编程思想之Lambda表达式&Stream流式编程&方法引用（method references）

    mapToDouble(ToDoubleFunction)：操作同上，但结果是 DoubleStream。 在这里，我们使用 map() 映射多种函数到一个字符串流中。...flatMap(Function)：同 map()，但是提供的映射函数将结果包装在 Optional 对象中，因此 flatMap() 不会在最后进行任何包装。...同 map() 一样 ， Optional.map() 应用于函数。它仅在 Optional 不为空时才应用映射函数，并将 Optional 的内容提取到映射函数。...在如上示例中，我们已经在每一个映射函数中显式地完成了包装，但是很显然 Optional.flatMap() 是为那些自己已经生成 Optional 的函数而设计的。...无“初始值”的 reduce()方法返回值是 Optional 类型。

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    信息论-Turbo码学习

    随机交织器的处理是输入序号至输出序号的一映射，它的输出为长度相同，但比特位置经随机排列的交织序列。两个分量编码器RSC1和RSC2分别产生两个不同的校验比特序列x和x。...交织器实际上是一个一一映射函数，作用是将输入信息序列中的比特位置进行重置，以减小分量编码器输出校验序列的相关性和提高码重。...则交织器可以定义为一个一一对应的映射函数π（A–>A):J=π（i），（i,j属于A) 这里的i ，j 分别是未交织序列C 和交织序列C’ 中的元素标号。...映射函数可以表示为πN = （π⑴，π⑵，π⑶，…，π（N））。...但同时外部信息与接受序列间的相关性也随着译码次数的增加而逐渐增加，外部信息所提供的纠错能力也随之减弱，在一定的循环次数之后，译码性能将不再提高。

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    Python中堪称神仙的6个内置函数

    之前给大家分享过3个节省时间的Python技巧，当时就提出了，大家可以多使用Python的内置函数，既能提高自己的Python程序速度，同时还能保持代码简洁易懂。...Map 函数 map()函数会将一个函数映射到一个输入列表的所有元素上。...(makeupper,colors)) colors_uppercase 输出结果： 此外，我们还可以使用匿名函数lambda来配合map函数，这样可以更加精简。...[1] 它与map函数的最大的区别就是，reduce()里的映射函数（function）接收两个参数，而map接收一个参数。...▲代码执行过程动图 结合上图我们会看到，reduce将一个相加函数add()作用在一个列表[1,2,3,4,5]上，映射函数接收了两个参数，reduce()把结果继续和列表的下一个元素做累加计算。

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    Spark算子官方文档整理收录大全持续更新【Update2023624】

    (3) flatMap(func) 与map类似，但每个输入项可以映射到0个或多个输出项（因此func会返回一个flatten后的map而不是单个项）。...(5) mapPartitionsWithIndex(func) 与mapPartitions类似，但为func提供了一个表示分区索引的整数值。...与groupByKey类似，可以通过可选的第二个参数来配置reduce任务的数量。 (5) foldByKey 使用一个关联函数和一个中性的 “零值”，将每个键的值合并在一起。...(9) mapValues 对键值对RDD中的每个值应用映射函数，而不改变键；同时保留原始RDD的分区方式。...当应用程序调用转换算子时，Spark只会记录下转换操作的逻辑，而不会立即执行计算。这样做的好处是可以进行优化和延迟计算。

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    python基础----map和reduce

    map和reduce Map简单来说就是：一个映射函数就是对一些独立元素组成的概念上的列表的每一个元素进行指定的操作 Reduce简单来说就是：对一个列表的元素进行适当的合并 举两个小例子： （...1）现在有一个python的list假设为A: A = [1,4,2,5,6,8,3]，现在需要你对它们进行求和； 当然我们使用简单的sum()就可以搞定，不过我想说的是map和reduce的概念...；我们知道求和的话，同时最简单的就是对两个数字进行add，所以可以这样： add(1,add(4,add(2,add(5,add(6,add(8,3))))) 这就是最简单的reduce操作，程序如下...4, 3, 5, 6, 8, 3]) 输出为：[1, 16, 9, 25, 36, 64, 9] 这就是最简单的map的思想啦 一个简单的小例子 将字符串转化为int值，不使用内置的int函数...(fn, map(char2num, s)) 思路解析： （1）将获得传入字符串做成一个list； （2）使用map对list中的每个元素进行一一映射； （3）使用reduce进行combine

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    探究Java8的Stream（二）

    通常我们可能会遍历这个数组然后依次取出对象，但是映射可以帮助我们把这个字段映射到新的流中。也就是说通过map可以把一个流的元素弄到另一个流中，把流中的一些满足条件的元素放到一个新流里面。...将流中的id通过map弄到一个新的流中，然后输出流出来，这里从map的方法中我们可以看出来，它接受一个函数作为参数，然后对其中每个元素进行映射，进而返回了一个新的流，这个流就叫做映射流（R指定新流的元素类型...，T指定调用流的元素类型，mapper是完成映射的Function实例，被称为映射函数）。...extends R>> mapper); 提供的映射函数会处理原始流中的每一个元素，而映射流中包含了所有经过我们映射函数处理后产生的新元素。...其结果可以是任何不是流的值，例如:List、Integer，甚至是 void ，如果流操作后返回的值还是Stream流类型的，则是开始操作和中间操作。

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    Google Earth Engine（GEE）——服务器端错误（指南）！

    具体来说，映射函数指定的操作在云中运行，因此客户端函数，例如print()，getInfo()或 上的任何方法Map，Chart或Export将无法在映射函数中工作。例如： 错误— 此代码不起作用！...var collection = ee.ImageCollection('MODIS/051/MOD44B'); // Error: 映射函数的参数不能用于客户端操作 var badMap3 = collection.map...更一般地，客户端函数和控制结构不能用于对传递给映射函数的参数图像进行操作。为避免此错误，请避免在映射函数中使用客户端函数。...映射函数有额外的要求，必须满足所有这些要求才能避免错误。例如，映射函数必须返回一些东西。尽管代码编辑器检测到此问题并发出错误，但它特定于在服务器上运行的映射函数： 错误— 此代码不起作用！...}); // Error: Collection.map: 映射算法必须返回矢量特征或图像。 print(badMap2); 为避免这种情况，请返回具有新属性集的输入图像。

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    【数据库07】后端开发必备的大数据知识指南

    据作者说，Bigtable是一个稀疏、分布式、持久化存储的多维有序映射表，其数据模型如下 虽然Bigtable本身的记录标识只是一个字符串，但事实上，记录标识本身可以通过映射转变为层次结构的。...上面的map()函数会记录所有出现的词汇，将其计数设置为1，输出(word,count)对传递给reduce函数，而reduce函数则对数据重新进行分组或者排序，以便将具有特定键的所有记录收集到一起。...每个步骤的reduce()输出被写入(分布式)文件系统，并在后面的步骤中被读出。Hadoop还允许程序员控制为一项作业并行运行的map和reduce任务的数量。...例如，如果程序员需要计算两个输入的连接，他们应该能够将其表示为单个代数运算，而不必通过map和reduce函数间接的表示出来。访问诸如joins之类的函数可以大大简化程序员的工作。...在整个流被处理完之前，关系聚集运算和reduce操作可能无法产生任何技术处。为了支持这些操作，Flink支持一种将流分解为窗口的窗口操作，聚集在每个窗口内计算并在窗口完成后输出。

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    JDK新特性——Stream代码简洁之道的详细用法

    消费 peek：如同于map，能得到流中的每一个元素。但map接收的是一个Function表达式，有返回值；而peek接收的是Consumer表达式，没有返回值。...extends U> valueMapper) 返回一个并发的 Collector ，它将元素累加到 ConcurrentMap ，其键和值是将所提供的映射函数应用于输入元素的结果。...extends U> valueMapper) 返回一个 Collector ，它将元素累加到一个 Map ，其键和值是将所提供的映射函数应用于输入元素的结果。...extends U> valueMapper, BinaryOperator mergeFunction) 返回一个 Collector ，它将元素累加到 Map ，其键和值是将提供的映射函数应用于输入元素的结果...，其键和值是将所提供的映射函数应用于输入元素的结果。

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    MapReduce解读

    用户指定Map函数和Reduce函数，Map函数用于处理键/值对以生成一组中间键/值对的映射，Reduce函数合并所有被相同中间键关联的中间值。...通常一次Reduce调用只产生零个或一个输出值。...将Reduce函数的输出Append到这个reduce分区的最终输出文件 7.Completed 完成所有map和reduce任务后master唤醒用户程序 代码实现的核心关注点 1.关于容错 Master....该节点上所有 completed map tasks 和 in progress reduce tasks 重置为初始idle状态,调度器可以将它们调度到其他worker节点.map task的输出数据存储在本地磁盘...接收到一个完整的消息则忽略之,否则在Master的数据结构中记录这R个文件的名字;当一个Reduce任务完成,reduce worker对临时输出文件原子性地重命名为最终文件 2.本地/就近调度,减少网络开销

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    【译文】MapReduce：大型集群上的简化数据处理

    我们实现了大部分的计算，包括为输入的每一个逻辑记录应用一个map操作以计算一组中间键值对，然后对所有共享同一个键的值应用一个reduce操作以恰当地结合导出的数据。...任何由worker完成的map tasks都被重置为初始闲置状态，因而可以在其他的workers中调度。...同样，在故障worker上的任何正在进行的map task和reduce task也被重置为闲置状态以便进行重新调度。        ...否则，它将这R个文件名记录到master数据结构中。        当一个reduce task完成后，reduce worker自动重命名其临时输出文件为最终输出文件。...当 map 和/或 reduce 操作不确定时，我们提供了较弱但仍然合理的语义。在不确定操作存在时，一个特定reduce task R1的输出等价于由非确定性程序的一次顺序执行R1生成的输出。

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    简单解释 MapReduce 算法

    和Reduce两个函数提供了高层的并行编程抽象模型 上升到构架：统一构架，为程序员隐藏系统层细节 MPI等并行计算方法缺少统一的计算框架支持，程序员需要考虑数据存储、划分、分发、结果收集、错误恢复等诸多细节...；为此，MapReduce设计并提供了统一的计算框架，为程序员隐藏了绝大多数系统层面的处理细节 1.对付大数据处理-分而治之 什么样的计算任务可进行并行化计算？...为大数据处理过程中的两个主要处理操作提供一种抽象机制 MapReduce中的Map和Reduce操作的抽象描述 MapReduce借鉴了函数式程序设计语言Lisp中的思想，定义了如下的Map和Reduce...; [v2]) → [(k3; v3)] 输入： 由map输出的一组键值对[(k2; v2)] 将被进行合并处理将同样主键下的不同数值合并到一个列表[v2]中，故reduce的输入为(k2; [v2])...输出：最终输出结果[(k3; v3)] Map和Reduce为程序员提供了一个清晰的操作接口抽象描述 —各个map函数对所划分的数据并行处理，从不同的输入数据产生不同的中间结果输出 —各个reduce

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    Hadoop大数据初学者指南

    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。...如果path处已经存在文件，则失败，除非该文件已经为大小为0。 test -[ezd] 如果路径path存在、长度为零或是一个目录，则返回1，否则返回0。...Map将一组数据转换为另一组数据，其中个体元素被分解为元组（键/值对）。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。...阶段 输入 输出 映射（Map） 列表（） 减少（Reduce） 列表（） 术语 术语 描述 Payload 应用实现Map和Reduce...Mapper Mapper将输入键/值对映射到一组中间键/值对。 命名节点 管理 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）的节点。 数据节点 在任何处理之前，数据首先被提供的节点。

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