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MapReduce 排序和洗牌如何工作?
我正在使用 yelps MRJob 库来实现映射缩减功能 我知道 MapReduce 有一个内部排序和洗牌算法 它根据键对值进行排序 所以如果我在地图阶段后得到以下结果 1 24 4 25 3 26 我知道排序和洗牌阶段将产生以下输出 1
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mrjob组合器不工作python
简单的映射组合reduce程序 映射column 1与值column 3并追加 在相同键和附加的每个映射器输出中 减少相同密钥的输出后 input 1 and input 2两个文件都包含 a 1 2 3 a 4 5 6 Code is f
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如何具体确定MRJob中每个map步骤的输入?
我正在从事一项地图缩减工作 包含多个步骤 使用 mrjob 每个步骤都会接收上一步的输出 问题是我不想这样 我想要的是提取一些信息并在第二步中针对所有输入等使用它 可以使用 mrjob 来做到这一点吗 Note 因为我不想使用emr 这个问
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mrjob:该示例如何自动知道如何在文本文件中查找行?
我试图更好地理解 mrjob 的示例 from mrjob job import MRJob class MRWordFrequencyCount MRJob def mapper self line yield chars len lin
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使用 mrjob v0.4.4 时,为什么我会收到 [Errno 7] Argument list too long 和 OSError: [Errno 24] Too much open files?
看起来 MapReduce 框架的本质就是处理许多文件 因此 当我收到错误告诉我使用了太多文件时 我怀疑我做错了什么 如果我运行该作业inlinerunner 和三个目录 它可以工作 python mr gps quality py Vol
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MRJob 的多个输入
我正在尝试学习使用 Yelp 的 Python API 进行 MapReduce MRJob 他们的简单单词计数器示例很有意义 但我很好奇如何处理涉及多个输入的应用程序 例如 不是简单地计算文档中的单词数 而是将向量乘以矩阵 我想出了这个解
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