标签: combiners

mapreduce作业中的"Combiner"类

组合器在Mapper之后运行,在Reducer之前,它将接收Mapper实例在给定节点上发出的所有数据作为输入.然后将输出发送到Reducers.

而且,如果reduce函数既是可交换的又是关联的,那么它可以用作组合器.

我的问题是" 交换和联想 "这个词在这种情况下意味着什么?

hadoop mapreduce reducers combiners

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在什么基础上mapreduce框架决定是否启动合并器

根据定义"可以在映射器和减速器之间的每个键上调用组合器0,1或多次."

我想知道mapreduce框架在什么基础上决定将会启动多少次cobiner.

hadoop mapreduce combiners

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合并器和减速器可以不同吗?

在许多MapReduce程序中,我看到一个reducer也被用作组合器.我知道这是因为这些计划的具体性质.但我想知道他们是否会有所不同.

mapreduce reducers combiners

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Hadoop组合器排序阶段

使用指定的组合器运行MapReduce作业时,组合器是否在排序阶段运行?我知道组合器在每个溢出的mapper输出上运行,但似乎在合并排序的中间步骤中运行也是有益的.我在这里假设在排序的某些阶段,某些等效键的映射器输出在某些时候保存在内存中.

如果目前没有这种情况,是否有特殊原因,或者只是尚未实施的内容?

提前致谢!

hadoop mapreduce combiners

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它们是支持旋转和镜像等几何变换的 unicode 代码点吗?

使用 Unicode 来使用已经很大的组合器和其他修饰符来创建符号已经可以走得很远了。

\n\n

尽管如此,有时某些箭头仅在单个方向上给出,或者变音符号仅位于上方,而不是位于左侧的下方。

\n\n

那么它们是允许指导这样的组合的修饰符/组合符吗?

\n\n

例如,组合矩形允许制作类似 的东西a\xcc\xbb。至少在当前终端上,与它组合的字形相比,它在右上方位置呈现一个矩形a,其最长边水平定向。现在,如果:

\n\n
    \n
  • 目标是将矩形放置在左上角、中上等位置?
  • \n
  • 目标是在与主字形组合之前旋转矩形?
  • \n
  • 目标是在与主字形组合之前镜像矩形?
  • \n
\n\n

显然,最后一点对于矩形来说没有太大区别,但对于不对称字形却有很大区别。

\n

unicode position rotation mirroring combiners

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mapreduce中组合器和映射器组合器之间的区别?

我是hadoop和mapreduce的新手.有人可以澄清组合器和映射器组合器之间的区别,还是它们是同一个东西?

hadoop mapreduce combiners

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将键/值对列表转换为spark中每个键的值列表

我们需要有效地转换大型键/值对列表,如下所示:

val providedData = List(
        (new Key("1"), new Val("one")),
        (new Key("1"), new Val("un")),
        (new Key("1"), new Val("ein")),
        (new Key("2"), new Val("two")),
        (new Key("2"), new Val("deux")),
        (new Key("2"), new Val("zwei"))
)
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到每个键的值列表,如下所示:

val expectedData = List(
  (new Key("1"), List(
    new Val("one"), 
    new Val("un"), 
    new Val("ein"))),
  (new Key("2"), List(
    new Val("two"), 
    new Val("deux"), 
    new Val("zwei")))
)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

键值对来自大键/值存储(Accumulo),因此键将被排序,但通常会跨越spark分区边界.每个键可以有数百万个键和数百个值.

我认为这个工作的正确工具是spark的combineByKey操作,但是只能找到泛型类型(如Int)的简洁示例,我一直无法推广到用户定义的类型,如上所述.

由于我怀疑很多其他人会有同样的问题,我希望有人可以提供scala语法的完全指定(详细)和简洁示例,以便将combineByKey与上面的用户定义类型一起使用,或者可能指出更好的工具我错过了

scala combiners apache-spark

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如何合并两个 Chroma 数据库

我使用 langchain 0.0.143 创建了两个像这样的数据库(相同的嵌入):

db1 = Chroma.from_documents(
    documents=texts1,
    embedding=embeddings, 
    persist_directory=persist_directory1,
)
db1.persist()

db21 = Chroma.from_documents(
    documents=texts2,
    embedding=embeddings, 
    persist_directory=persist_directory2,
)
db2.persist()
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然后稍后访问它们

db1 = Chroma(
    persist_directory=persist_directory1,
    embedding_function=embeddings,
)

db2 = Chroma(
    persist_directory=persist_directory2,
    embedding_function=embeddings,
)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

如何组合 db1 和 db2?我想在 ConversationalRetrievalChain 设置retrieve=db.as_retriever() 中使用它们。

我尝试了一些搜索建议,但缺少一些明显的东西

python combiners langchain

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在单个命令中执行多个git命令,以便编译器遇到它们

我有以下按顺序运行的命令列表,以便可以提交源项目并将其推送到Bitbucket上的存储库:

git init
git remote add origin https://[BitBucket Username]@bitbucket.org/[BitBucket Username]/[BitBucket Repository Name].git
git config user.name "[BitBucket Username]"
git config user.email "[BitBucket Email ID]"
## if email doesn't work then use below ##
git config --global user.email \<\>
git add *
git commit -m "[Comment]"
git push -u origin master
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现在,我想知道是否有可能将所有这些都链接到单个git命令中并保持相同的顺序,而不是将每一行分别放在各自的时间和顺序上,如下所示?

git init remote add origin https://[BitBucket Username]@bitbucket.org/[BitBucket Username]/[BitBucket Repository Name].git  config user.name "[Username]" ....
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

还是至少结合以下多个相同类别的参数?

git config user.name "[BitBucket Username]" user.email "[BitBucket Email ID]"
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我需要通过示例来了解这两种情况的可能性。

git bash git-bash git-commands combiners

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Hadoop中的组合器,Reducers和EcoSystemProject

您如何看待本网站提到的问题4的答案是什么?

答案是对还是错

问题:4

In the standard word count MapReduce algorithm, why might using a combiner reduce theoverall Job running time?

A. Because combiners perform local aggregation of word counts, thereby allowing the mappers to process input data faster.
B. Because combinersperform local aggregation of word counts, thereby reducing the number of mappers that need to run.
C. Because combiners perform local aggregation of word counts, and then transfer that data toreducers without writing the intermediate data to disk. …
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

hadoop mapreduce reducers combiners

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