MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。 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Red
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2024-04-08 21:52:29
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目录shuffle为什么要有shuffleshuffle分类Shuffle WriteShuffle Readshuffle可能会面临的问题HashShuffle优化解决问题reduce分区数决定因素SortShuffle shuffle为什么要有shuffleshuffle：为了让相同的key进入同一个reduce 每一个key对应的value不一定都在同一个分区中，也未必都在同一个节点上，而
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2023-09-07 17:00:25
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调优手段
（1）利用列裁剪
当待查询的表字段较多时，选取需要使用的字段进行查询，避免直接select *出大表的所有字段，以免当使用Beeline查询时控制台输出缓冲区被大数据量撑爆。
（2）JOIN避免笛卡尔积
JOIN场景应严格避免出现笛卡尔积的情况。参与笛卡尔积JOIN的两个表，交叉关联后的数据条数是两个原表记录数之积，对于JOIN后还有聚合的场景而言，会导致reduce端处理的数据
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2024-01-26 21:09:11
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reduce（）函数： reduce()函数也是Python内置的一个高阶函数。reduce()函数接收的参数和 map()类似，一个函数 f，一个list，但行为和 map()不同，reduce()传入的函数 f 必须接收两个参数，reduce()对list的每个元素反复调用函数f，并返回最终结果值。例如，编写一个f函数，接收x和y，返回x和y的和：def f(x, y):
retur
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2023-05-28 15:48:56
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Professional.JavaScript.for.Web.Developers.3rd.Edition.Jan.2012
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2016-10-20 23:57:00
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var arr = [{"code":"111","num":1},{"code":"112","num":1},{"code":"111","num":3},{"code":"113","num":1},{"code":"113","num":5},{"code":"
原创
2022-05-05 14:36:23
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在Hadoop中，每个MapReduce任务都被初始化为一个job,每个job又可分为两个阶段:map阶段和reduce阶段。这两个阶段分别用两个函数来表示。Map函数接收一个<key,value>形式的输入，然后同样产生一个<ey,value>形式的中间输出，Hadoop会负责将所有具有相同中间key值的value集合在一起传递给reduce函数，reduce函数接收
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2023-07-18 17:32:49
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stream中reduce的三种用法 概述 stream API中提供的reduce方法是经常被用到的，它的作用主要是对流中的数据按照指定的计算方式计算出一个结果（缩减/归并操作）reduce的三个重载方法 reduce方法有三个override的方法，分别接受1个参数，2个参数，和3个参数，下面来依次介绍
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2023-12-10 15:14:51
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1基本概念1.1什么是Spark Spark是一种计算框架，是与mapreduce不一样的计算框架。他与Hadoopmapreduce相比具有以下优势：1） Spark通过将中间结果缓存在内存，而不是磁盘，因此很适合于多阶段的作业，如需多次迭代的机器学习。而mapreduce则将中间结果每次都
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2023-12-13 20:55:08
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Learn how to use array reduction to create functional pipelines by composing arrays of functions.const increase = (input) => { return input + 1;}cons...
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2016-01-15 01:37:00
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前面讲Stream的常用api的使用，在处理一些集合数据时很方便，但是在执行一些耗时或是占用资源很高的任务的
时候，串行化的流无法带来速度/性能上的提升，除了使用多线程来并行执行任务之外，Stream中也提供了这样的方法。
parallelStream()方法或者是使用stream().parallel()来转化为并行流。
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2023-07-28 16:39:00
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JAVA8 Stream流之reduce()方法详解reduce()简介Reduce 原意：减少，缩小根据指定的计算模型将Stream中的值计算得到一个最终结果解释：reduce 操作可以实现从Stream中生成一个值，其生成的值不是随意的，而是根据指定的计算模型。比如，之前提到count、min和max方法，因为常用而被纳入标准库中。事实上，这些方法都是reduce操作。reduce三个over
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2023-09-08 23:39:36
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1.数据倾斜是什么？由于数据分布不均匀，造成数据大量集中到一台或者多台机器上计算，这些数据的计算速度远远低于平均计算速度，导致整个计算过程过慢。产生数据倾斜，有什么表现？在使用Hive算数据的时候，reduce阶段卡在99.99%，不能结束。查看日志或者监控界面，会发现：有一个或多个reduce卡住
各种container报错OOM
读写的数据量极大，至少远远超过其他正常的reduce
伴随着数据
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2024-04-04 11:31:39
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1. 基础知识Hadoop实现了一个特殊的计算模型，即MapReduceMapReduce可以将计算任务分割成多个处理单元然后分散到一群家用的或服务器级别的硬件机器上，从而降低成本并提供水平可伸缩性MapReduce模型下，是一个成为Hadoop分布式文件系统（HDFS）的分布式文件系统Hive提供一个称为Hive查询语言（HiveQL或HQL）的SQL方言，用来查询Hadoop集群中的数据Hiv
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2023-09-04 11:06:11
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hadoop 基础：hadoop的核心是应该算是map/reduce和hdfs，相当于我们要处理一个大数据的任务（并且前提是我们只采用普通的PC服务器），那么完成这个任务我们至少做两件事情，一件是有一个环境能够存储这个大数据（即hdfs），另外一件就是有一个并发的环境处理这些大数据（即map/reduce）。• map/reduce计算模型：map/reduce理解为一个分布式计算框架，它由Job
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2023-09-22 13:26:27
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说明java8集合中Stream()相关函数都支持lambda表达式，reduce()就是其中之一， reduce是一种聚合操作，聚合的含义就是将多个值经过特定计算之后得到单个值， 常见的 count 、sum 、avg 、max 、min 等函数就是一种聚合操作。本文使用reduce函数做求和计算来说明它的用法：reduce有三个重载方法1.一个参数的reduceOptional<T>
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2023-08-30 19:36:52
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Description The reduce(fun,seq) function is used to apply a particular function passed in its argument to all of the list elements mentioned in the se
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2020-08-24 12:10:00
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作者：Coldwings
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2016-10-11 19:43:00
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//reduce对数组套对象去重
let arr = [
{ id: 0, name: "张三" },
{ id: 1, name: "李四" },
{ id: 2, name: "王五" },
{ id: 3, name: "赵六" },
{ id: 1, name: "孙七" },
{ id
原创
2023-05-19 11:50:27
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# 使用reduce()函数实现数据累加
## 引言
在Java编程中，我们经常需要对一个列表或数组中的元素进行累加操作，即将所有的元素相加得到一个总和。这个时候，我们可以使用reduce()函数来简化累加操作的实现过程。
## reduce()函数的流程
使用reduce()函数实现数据累加的流程可以总结为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建
原创
2023-07-20 22:24:16
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