考虑到这些类和累积函数，它们代表了我原始上下文的简化(但重现了相同的问题):abstractstaticclassFoo{abstractintgetK();}staticclassBarextendsFoo{intk;Bar(intk){this.k=k;}intgetK(){returnthis.k;}}privatestaticFoocombined(Fooa1,Fooa2){returnnewBar(a1.getK()+a2.getK());}我试图通过依赖一个单独的函数combined来执行项目的累积(最初是数据索引报告)，它直接处理Foo类型的元素。Foooutcome=S
我有以下3个文件，A.java:classA{privatefloatb;publicA(floatb){this.b=b;}publicfloatgetB(){returnb;}}C.java:importjava.util.Arrays;classC{privateA[]d;privateinti=0;publicC(){d=newA[2];}publicfloattotalB(){returnArrays.stream(d).reduce((e,f)->e.getB()+f.getB()).get();}publicvoidaddB(Ab){d[i++]=b;}}D.java:c
在Java8中，Stream有一个reduce方法:Treduce(Tidentity,BinaryOperatoraccumulator);是否允许累加器运算符修改其任一参数？我认为不是，因为JavaDoc说累加器应该是NonInterfering，尽管所有示例都在讨论修改集合，而不是修改集合的元素。所以，举个具体的例子，如果我们有integers.reduce(0,Integer::sum);暂时假设Integer是可变的，sum是否可以通过添加(就地)第二个参数的值来修改其第一个参数？我想不会，但我还想举个例子说明这种干扰会在什么地方引起问题。 最佳答
这个问题在这里已经有了答案:mergeoutputfilesafterreducephase(10个答案)关闭9年前。我知道shell中的“getmerge”命令可以完成这项工作。但是如果我想通过HDFSAPIforjava合并这些输出，我该怎么办？我真正想要的是HDFS上的单个合并文件。我唯一能想到的就是在那之后开始一份额外的工作。谢谢!
map和filter通常可以与列表理解互换，但是reduce不像map那样容易换掉>和filter(此外，在某些情况下我仍然更喜欢函数式语法)。但是，当您需要对参数本身进行操作时，我发现自己经历了句法体操，最终不得不编写整个函数以保持可读性。我将使用map来简化插图单元测试，但请记住，现实生活中的用例可能更难表达为列表理解。我找到了两种乱七八糟的方法来解决这个问题，但我从来没有真正使用过。[afunc(*i)foriinaniter]==map(afunc,*zip(*aniter))[afunc(*i)foriinaniter]==map(lambdai:apply(afunc,i)
我有这个元组列表:a=[(1,2),(1,4),(1,6)]我想使用reduce函数来获得这个结果:(3,12)我试过:x=reduce(lambdax,y:x+y,a)但是我得到一个错误...我想将每个元组的第一个索引中的所有元素相加，然后将第二个元素相加。 最佳答案 如果你希望reduce的输出是一个元组，那么所有的中间结果也应该是一个元组。a=[(1,2),(1,4),(1,6)]printreduce(lambdax,y:(x[0]+y[0],x[1]+y[1]),a)输出(3,12)编辑如果你想在列表为空时得到(0,0)a
我正在尝试编写一个简单的Python函数，该函数对具有likes键的所有值求和。我正在为这项任务进行函数式编程。因此，我需要使用list-comprehension、map、filter或reduce。在这种情况下，我认为reduce是一个合理的选择。defsum_favorites(msgs):num_favorites=reduce(lambdax,y:x["likes"]+y["likes"],msgs)returnnum_favoritescontent1={"likes":32,...}content2={"likes":8,...}content3={"likes":16,
这个问题是关于在堆叠和取消堆叠操作期间提升Pandas的性能。问题是我有一个大数据框(~2GB)。我关注了thisblog成功将其压缩到~150MB。但是，我的入栈和出栈操作会花费无限长的时间，以至于我必须终止内核并重新启动所有程序。我也用过R的data.table包，飞起来了，我在SO上对此进行了研究。似乎有人在Dataframeunstackperformance-pandas上指向map-reduce线程，但我不确定它有两个原因:stack和unstack在未压缩的情况下在pandas中运行良好，但由于内存问题，我无法在我的原始数据集上执行此操作。R的data.table很容易(
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
在“一次写入，多次读取”工作流程中，我经常使用FastExport实用程序解析从Teradata转储的大型文本文件(20GB-60GB)，并使用Pandas将它们加载到Pytables中。我正在使用multiprocessing对文本文件进行分block并将它们分发到不同的进程以编写一个.H5文件，该文件根据行数拆分，每个文件大约5MM，以支持并行写入。与写入25MM行x64列的单个hdf5文件的两个22分钟相比，并行写入多个hdf5文件大约需要12分钟。%timeit-n1write_single_hdf_multiprocess()1loops,bestof3:22min42spe
