「map函数java」map函数和reduce函数的输入输出

博主：adminadmin 2023-01-14 12:09:10 468

今天给各位分享map函数java的知识，其中也会对map函数和reduce函数的输入输出进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

这个map是什么？

您好，map是英语单词，名词、动词，作名词时意为“地图；天体图；示意图，分布图；染色体图；（非正式）面孔”。作动词时意为“绘制地图；了解信息；计划；映现；映射；与……有关；确定基因在染色体中的位置”。

java map 自定义类型函数调用

aa.get(i).shuchu();改成((student)aa.get(i)).shuchu();

get()返回的是Object类型需要强制转换成你需要的对象类型

或者在Map声明时就规定泛型

java中的map函数怎么用？

map不是函数，是一个对象

可以

Map

map

=

new

HashMap();创建

Map就是键值对，

map.put("1","123");

map.put("2","234");

map.get("1")//123

map.get("2")//234

北大青鸟java培训：map和flatmap的共同点和区别？

在函数式语言中，函数作为一等公民，可以在任何地方定义，在函数内或函数外，可以作为函数的参数和返回值，可以对函数进行组合。

由于命令式编程语言也可以通过类似函数指针的方式来实现高阶函数，函数式的最主要的好处主要是不可变性带来的。

没有可变的状态，函数就是引用透明（Referentialtransparency）的和没有副作用（NoSideEffect）。

IT培训就来为大家介绍介绍。

任何一种函数式语言中，都有map函数与faltMap这两个函数，比如python虽然不是纯函数式语言，也有这两个函数。

再比如在jdk1.8之后，也加入了Lambda表达式，自然也支持map函数。

map和faltMap的共同点和区别1、共同点都是依赖FuncX(入参，返回值)进行转换（将一个类型依据程序逻辑转换成另一种类型，根据入参和返回值）都能在转换后直接被subscribe2、区别map返回的是结果集，flatmap返回的是包含结果集的Observable（返回结果不同）map被订阅时每传递一个事件执行一次onNext方法，flatmap多用于多对多，一对多，再被转化为多个时，一般利用from/just进行一一分发，被订阅时将所有数据传递完毕汇总到一个Observable然后一一执行onNext方法（执行顺序不同）(如单纯用于一对一转换则和map相同)map只能单一转换，单一只的是只能一对一进行转换，指一个对象可以转化为另一个对象但是不能转换成对象数组（map返回结果集不能直接使用from/just再次进行事件分发，一旦转换成对象数组的话，再处理集合/数组的结果时需要利用for一一遍历取出，而使用RxJava就是为了剔除这样的嵌套结构，使得整体的逻辑性更强。

）flatmap既可以单一转换也可以一对多/多对多转换，flatmap要求返回Observable，因此可以再内部进行from/just的再次事件分发，一一取出单一对象（转换对象的能力不同）map函数的用法，顾名思义，将一个函数传入map中，然后利用传入的这个函数，将集合中的每个元素处理，并将处理后的结果返回。

而flatMap与map唯一不一样的地方就是传入的函数在处理完后返回值必须是List，其实这也不难理解，既然是flatMap，那除了map以外必然还有flat的操作，所以需要返回值是List才能执行flat这一步。

如何将java类对象作为mapreduce中map函数的输入?

1.首先介绍一下wordcount 早mapreduce框架中的 对应关系

大家都知道 mapreduce 分为 map 和reduce 两个部分，那么在wordcount例子中，很显然 对文件word 计数部分为map，对 word 数量累计部分为 reduce；

大家都明白 map接受一个参数，经过map处理后，将处理结果作为reduce的入参分发给reduce，然后在reduce中统计了word 的数量，最终输出到输出结果；

但是初看遇到的问题：

一、map的输入参数是个 Text之类的 对象，并不是 file对象

二、reduce中并没有if-else之类的判断语句 ，来说明 这个word 数量 加 一次，那个word 加一次。那么这个判断到底只是在 map中已经区分了 还是在reduce的时候才判断的

三、map过程到底做了什么，reduce过程到底做了什么？为什么它能够做到多个map多个reduce？

一、

1. 怎么将 文件参数 传递 到 job中呢？

在 client 我们调用了FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));

实际上 addInputPath 做了以下的事情（将文件路径加载到了conf中）

public static void addInputPath(Job job,

Path path) throws IOException {

Configuration conf = job.getConfiguration();

path = path.getFileSystem(conf).makeQualified(path);

String dirStr = StringUtils.escapeString(path.toString());

String dirs = conf.get(INPUT_DIR);

conf.set(INPUT_DIR, dirs == null ? dirStr : dirs + "," + dirStr);

}

我们再来看看 FileInputFormat 是做什么用的， FileInputFormat 实现了 InputFormat 接口 ，这个接口是hadoop用来接收客户端输入参数的。所有的输入格式都继承于InputFormat，这是一个抽象类，其子类有专门用于读取普通文件的FileInputFormat，用来读取数据库的DBInputFormat等等。

我们会看到 在 InputFormat 接口中 有getSplits方法，也就是说分片操作实际上实在 map之前 就已经做好了

ListInputSplitgetSplits(JobContext job)

Generate the list of files and make them into FileSplits.

具体实现参考 FileInputFormat getSplits 方法：

上面是FileInputFormat的getSplits()方法，它首先得到分片的最小值minSize和最大值maxSize，它们会被用来计算分片大小。可以通过设置mapred.min.split.size和mapred.max.split.size来设置。splits链表用来存储计算得到的输入分片，files则存储作为由listStatus()获取的输入文件列表。然后对于每个输入文件，判断是否可以分割，通过computeSplitSize计算出分片大小splitSize,计算方法是：Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize));也就是保证在minSize和maxSize之间，且如果minSize=blockSize=maxSize，则设为blockSize。然后我们根据这个splitSize计算出每个文件的inputSplits集合，然后加入分片列表splits中。注意到我们生成InputSplit的时候按上面说的使用文件路径，分片起始位置，分片大小和存放这个文件的hosts列表来创建。最后我们还设置了输入文件数量：mapreduce.input.num.files。

二、计算出来的分片有时怎么传递给 map呢 ？对于单词数量如何累加？

我们使用了 就是InputFormat中的另一个方法createRecordReader() 这个方法：

RecordReader：

RecordReader是用来从一个输入分片中读取一个一个的K -V 对的抽象类，我们可以将其看作是在InputSplit上的迭代器。我们从API接口中可以看到它的一些方法，最主要的方法就是nextKeyvalue()方法，由它获取分片上的下一个K-V 对。

可以看到接口中有：

public abstract boolean nextKeyValue() throws IOException, InterruptedException;

public abstract KEYIN getCurrentKey() throws IOException, InterruptedException;

public abstract VALUEIN getCurrentValue() throws IOException, InterruptedException;

public abstract float getProgress() throws IOException, InterruptedException;

public abstract void close() throws IOException;

FileInputFormatK,V

Direct Known Subclasses:

CombineFileInputFormat, KeyValueTextInputFormat, NLineInputFormat, SequenceFileInputFormat, TextInputFormat

对于 wordcount 测试用了 NLineInputFormat和 TextInputFormat 实现类

在 InputFormat 构建一个 RecordReader 出来，然后调用RecordReader initialize 的方法，初始化RecordReader 对象

那么 到底 Map是怎么调用 的呢？ 通过前边我们 已经将 文件分片了，并且将文件分片的内容存放到了RecordReader中，

下面继续看看这些RecordReader是如何被MapReduce框架使用的

终于 说道 Map了 ，我么如果要实现Map 那么 一定要继承 Mapper这个类

public abstract class Context

implements MapContextKEYIN,VALUEIN,KEYOUT,VALUEOUT {

}

protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException

protected void map(KEYIN key, VALUEIN value, Context context) throws IOException,InterruptedException { }

protected void cleanup(Context context ) throws IOException, InterruptedException { }

public void run(Context context) throws IOException, InterruptedException { }

我们写MapReduce程序的时候，我们写的mapper都要继承这个Mapper.class，通常我们会重写map()方法，map()每次接受一个K-V对，然后我们对这个K-V对进行处理，再分发出处理后的数据。我们也可能重写setup()以对这个map task进行一些预处理，比如创建一个List之类的；我们也可能重写cleanup()方法对做一些处理后的工作，当然我们也可能在cleanup()中写出K-V对。举个例子就是：InputSplit的数据是一些整数，然后我们要在mapper中算出它们的和。我们就可以在先设置个sum属性，然后map()函数处理一个K-V对就是将其加到sum上，最后在cleanup()函数中调用context.write(key,value);

最后我们看看Mapper.class中的run()方法，它相当于map task的驱动，我们可以看到run()方法首先调用setup()进行初始操作，然后对每个context.nextKeyValue()获取的K-V对，就调用map()函数进行处理，最后调用cleanup()做最后的处理。事实上，从context.nextKeyValue()就是使用了相应的RecordReader来获取K-V对的。

我们看看Mapper.class中的Context类，它继承与MapContext，使用了一个RecordReader进行构造。下面我们再看这个MapContext。

public MapContextImpl(Configuration conf, TaskAttemptID taskid,

RecordReaderKEYIN,VALUEIN reader,

RecordWriterKEYOUT,VALUEOUT writer,

OutputCommitter committer,

StatusReporter reporter,

InputSplit split) {

super(conf, taskid, writer, committer, reporter);

this.reader = reader;

this.split = split;

}

RecordReader 看来是在这里构造出来了， 那么 是谁调用这个方法，将这个承载着关键数据信息的 RecordReader 传过来了 ？

我们可以想象 这里 应该被框架调用的可能性比较大了，那么mapreduce 框架是怎么分别来调用map和reduce呢？

还以为分析完map就完事了，才发现这里仅仅是做了mapreduce 框架调用前的一些准备工作，

还是继续分析 下 mapreduce 框架调用吧：

1.在 job提交 任务之后 首先由jobtrack 分发任务，

在 任务分发完成之后 ，执行 task的时候，这时 调用了 maptask 中的 runNewMapper

在这个方法中调用了 MapContextImpl， 至此 这个map 和框架就可以联系起来了。

java map 的用法？

map是个接口

用都是用HasMap等实现Map接口的类

创建：MapString,String map = new HashMapString,String();

插入元素：map.put("1","a");

移除元素: map.remove("1");

清空: map.clear();

具体参照java API

java.uitl.HashMap

关于map函数java和map函数和reduce函数的输入输出的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。

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