我是mapreduce世界的新手，我已经完成了一项工作，鉴于这是一项相对较小的任务，似乎需要很长时间才能完成，我猜有些事情没有按计划进行。我正在使用hadoop2.6版，这里收集了一些我认为可以提供帮助的信息。mapreduce程序本身很简单，所以我不会在这里添加这些程序，除非有人真的希望我提供更多见解-为mapreduce运行的python代码与此处相同-http://www.michael-noll.com/tutorials/writing-an-hadoop-mapreduce-program-in-python/.如果有人可以提供有关问题所在或原因的线索，那就太好了。提前致谢
将numpy更新到版本1.14.1后，我在执行任何命令(例如键入1+1)后收到以下警告消息:/home/username/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/numpy/core/_methods.py:26:RuntimeWarning:invalidvalueencounteredinreducereturnumr_maximum(a,axis,None,out,keepdims)现在有人知道问题出在哪里吗？我该如何解决？ 最佳答案 我知道我迟到了大约五个月，但我的回答可能对其他人有帮助。
我正在尝试构建一个非常轻量级的Node类来用作基于Python的层次结构搜索工具。请参阅下面的定义。fromfunctoolsimportreducefromoperatorimportor_classNode:def__init__(self,name):self.name=nameself.children=[]defadd_child(self,child_node):self.children.append(child_node)defcontains(self,other_node):ifself==other_node:returnTrueelifother_nodeins
在学习了迭代器类方法和生成器之后，我测试了使用每个习语的简单FizzBuzz解决方案的性能特征:>>>fromtimeitimporttimeit>>>timeit('tuple(fizzbuzz.FizzBuzzIterator(10))','importfizzbuzz')13.281935930252075>>>timeit('tuple(fizzbuzz.fizz_buzz_generator(10))','importfizzbuzz')7.619534015655518根据timeit，生成器函数比迭代器类快1¾倍。我的问题又来了:为什么这个FizzBuzz生成器比这个Fi
我在理解如何在python中将reduce与字典一起使用时遇到了一些问题。例如，我有以下字典。{1:3,2:1,3:2}我正在尝试计算以下内容:s=0foriinh:s+=h[i]*(h[i]-1)这按预期工作(我得到:8)，但我尝试将其转换为reduceparadigm失败了:reduce(lambdax,y:x+y*(y-1),h)，但我得到了错误的答案。我假设这是因为我使用的是键，而不是值。如何转换我的代码以正确减少？ 最佳答案 您需要迭代字典，同时将其初始值设为零。请注意，遍历字典实际上是遍历键，因此您需要索引字典以获取值r
我正在学习Python和Hadoop。我使用pythong+hadoopstreaming完成了官方网站提供的设置和基本示例。我考虑过实现2个文件的连接。我完成了equi-join检查两个输入文件中是否出现相同的键，然后它按顺序输出键以及文件1和文件2中的值。相等连接按预期工作。现在，我希望进行不等式连接，这涉及在应用不等式条件之前找到叉积。我正在使用相同的映射器(我需要更改它吗)并且我更改了缩减器以便它包含一个嵌套循环(因为file1中的每个键值对都必须与file2中的所有键值对匹配)。这是行不通的，因为您只能通过一次流。现在，我想到了在reducer中存储“一些”值并比较它们的选项
我有几个问题可能适用于Map-Reduce模型。我想尝试实现它们，但在这个阶段我不想麻烦安装像Hadoop或Disco这样的重量级系统。是否有用于map-reduce的轻量级Python框架，它使用常规文件系统进行输入、临时文件和输出？ 最佳答案 专门针对大数据的Coursera类(class)建议使用这些轻量级PythonMap-Reduce框架:http://code.google.com/p/octopy/https://github.com/michaelfairley/mincemeatpy要快速入门，请尝试以下示例:ht
我想知道make_initializable_iterator和make_one_shot_iterator的区别。1.Tensorflow文档说“一次性”迭代器目前不支持重新初始化。这到底是什么意思？2.下面两个片段是等价的吗？使用make_initializable_iteratoriterator=data_ds.make_initializable_iterator()data_iter=iterator.get_next()sess=tf.Session()sess.run(tf.global_variables_initializer())foreinrange(1,epo
我正在尝试找到一组集合的并集。具体来说，我想要在名为periodic_gs的networkx图表字典中为每个键合并节点列表。我想使用reduce函数，因为采用所有periodic_gs[x].nodes()的并集似乎是合理的，其中x是periodic_gs的一个键。这是我的尝试:reduce(lambdax,y:set(periodic_gs[x].nodes()).union(set(periodic_gs[y].nodes())),periodic_gs.keys(),{})对我来说，这表示对字典中每个图形的节点进行并集。出于某种原因，python告诉我:TypeError:unh
reduce函数如何在python3中使用三个而不是两个参数工作。所以，对于两个，tup=(1,2,3)reduce(lambdax,y:x+y,tup)我明白了。这将总结tup中的所有元素。但是，如果像下面这样给reduce函数三个参数，tup=(1,2,3)reduce(lambdax,y:x+y,tup,6)这将为您提供12的值。我查看了python3的文档，它说第三个参数是一个初始值设定项。也就是说，如果没有插入第三个参数，那么默认初始化程序是什么？ 最佳答案 如果省略第三个参数，tup中的第一个值将用作初始值设定项。或者，
