怎樣獲取map里指定key對應(yīng)的value值？如何得到map集合中的value值？與key相對應(yīng)的無序元素map<key，value>的元素類型是STD:：pair<const key，v

怎樣獲取map里指定key對應(yīng)的value值？

如何得到map集合中的value值？

與key相對應(yīng)的無序元素map<key，value>的元素類型是STD:：pair<const key，value>。如果元素的值部分有地址，則減去偏移量（STD:：pair<const key，value>，second）和偏移量（STD:：pair<const key，value>，first）此方法用于獲取映射集中的所有key-value對象，這些對象將存儲在另一個set對象中。syntax values（）示例創(chuàng)建一個Map collection對象并添加一些內(nèi)容，然后調(diào)用values方法來獲取包含所有鍵值的collection對象并輸出這些鍵值信息。Public static void main（string[]args）{map map=new hashmap（）//定義映射集合對象地圖輸入（“apple”，“fresh apple”）//向集合中添加對象地圖輸入（“計算機”，“配置良好的計算機”）地圖輸入集合值=映射值（）//獲取映射集（object object）的值集：values）{系統(tǒng)輸出打?。ā版I值：”對象.toString（））//輸出key value object}

map集合中，獲取所有鍵的集合，是以下哪個方法？

是的，相同的key將被發(fā)送到相同的reduce進程。如果同一個鍵對應(yīng)的值級別太大，則減少的速度會非常慢。如果其他reduce處理的數(shù)據(jù)相對較少，則會出現(xiàn)數(shù)據(jù)傾斜。數(shù)據(jù)傾斜通常意味著某個分區(qū)器處理的數(shù)據(jù)量遠遠大于其他分區(qū)器處理的數(shù)據(jù)量，這在分布式系統(tǒng)中非常常見。一般來說，有兩個原因：（1）分割算法隨機性不夠，這是罕見的。它可以被一個相對隨機的算法代替。（2） 一個鍵對應(yīng)的數(shù)據(jù)量很大，必須將該鍵對應(yīng)的數(shù)據(jù)發(fā)送到同一個分區(qū)器進行處理。對于第二個數(shù)據(jù)傾斜問題沒有統(tǒng)一的處理方法，這取決于具體的問題。常用的方法是在密鑰中加入一個隨機擾動，使數(shù)量大的密鑰被均勻劃分為不同的子密鑰。啟動另一輪MapReduce對結(jié)果進行處理，去除按鍵干擾，對結(jié)果進行計數(shù)。因為在reduce處理的第一步中，key對應(yīng)的結(jié)果被大大減少（在main case中每個reduce key只輸出一條記錄），所以第二輪MapReduce中key對應(yīng)的數(shù)據(jù)非常少。此外，如果一個映射輸出同一個鍵的多個記錄，則可以添加組合器以減少映射端的數(shù)據(jù)量。主題的情況下的數(shù)據(jù)傾斜也應(yīng)該是有效的，前提是您的大量關(guān)鍵點在所有地圖中相對一致。否則，少量的map會運行很長時間。