reducer

使用reducer的时候，有一些异步改变state的逻辑不能像redux-thunk那样传(dispatch,getState)=>{},dispatch看不懂，想着把useReducer再封一层thunk的hooks 找到redux-thunk的包，看源码 是让他可以传入一个(dispatch,getState)=>{}这样的function,给这个function dispatch和getState的能力，这两个也是个function，那只要我们再hooks实现:

reducer union变径接头，过渡接头

reducer: 缩小接头,异径管elbow:弯头,弯管coupling:连接器

减速机，减速器，减速装置

节能减速器：在箱体内有主动轴与电动机轴传动连接，输出轴上安装有皮带轮与圆织机转轴传动连接，主要特征是主动轴上安装有偏心轮传动机构，与输出轴上的超越式脉动环机构之间有连杆传动连接，偏心轮和脉动环各数个分别在其轴上均匀分布安装。使主动轴上的电动机从４千瓦减为２．２千瓦，大大节能，而且传动效率提高，使用寿命增长，温升降低。广泛用在需减速机械的设备中。 　 环保减速器： 环保节能型减速机。现行传统老式减速机大多采用摆线针轮式、螺旋伞齿轮或蜗轮蜗杆减速传动结构，减速比和传动效率有一定的局限性，耗电量大、噪音大、体积大、使用寿命短、维护维修费用高。本产品的组成包括：齿轮箱1，所述的齿轮箱1内分别通过径向轴承12装有输入轴5、主动轴2、被动轴3和输出轴4，所述的输入轴5上装有主动斜齿轮6，所述的主动轴2上装有被动斜齿轮7和主动平齿轮8，所述的被动轴3上装有被动平齿轮9和主动齿轮10，所述的输出轴4上装有被动齿轮11，所述的齿轮箱1内的主动轴2、被动轴3和输出轴4两端的径向轴承12内侧装有推力轴承13。

hadoop的mapreduce任务是在集群环境下跑的，所以调试存在一定的复杂度，但是貌似还是可以使用debug的，但是具体方式我没有实现，只是看到什么资料都有介绍。 如果只是想调试mapper和reducer的输入输出是否正确可以使用mrunit进行调试

Ecc Reducer 偏心异径管 Con Reducer同心异径管 ECC 和CON都是缩写,Eccentric concentric的缩写.

EccReducer偏心异径管ConReducer同心异径管ECC和CON都是缩写，Eccentricconcentric的缩写。

通结构： export function myAction(id) { return { type: "floor", loadStatus: "loading", loadNum: id } } reducer:-

这是偏心变径的意思，和法兰不挨边吧

MapReduce也有相应的输出格式。默认情况下只有一个 Reduce，输出只有一个文件，默认文件名为 part-r-00000，输出文件的个数与 Reduce 的个数一致。 如果有两个Reduce，输出结果就有两个文件，第一个为part-r-00000，第二个为part-r-00001，依次类推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Reduce（归约）函数，用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。

reducer减速器双语对照词典结果：reducer[英][rɪ"dju:sə][美][rɪ"dju:sə]n.缩减者，减压器，还原剂; 减速器; 以上结果来自金山词霸例句:1.The reducer gear is the hardened face. 齿轮减速器是硬的脸。2.Cylindrical gear reducer with long service life. 具有使用寿命长圆柱齿轮减速机。3.The forestry sector is the biggest carbon reducer, and electricity generation the biggest carbon source. 林业部门是最大的减碳者，而电力部门则是最大的排放者。

Ecc Reducer 是偏心异径管件。“管件中reducer是指大小头,如: Reducer 大小头 Concentric reducer 同心大小头 Eccentric reducer 偏心大小头”。

您好，第一种方法是用Mapper读取文本文件用StringTokenizer对读取文件内的每一行的数字（Hadoop处理文本文件时，处理时是一行一行记取的）进行分隔，获取每一个数字，然后求和,再将求得的值按Key/Value格式写入Context，最后用Reducer对求得中间值进行汇总求和，得出整个文件所有数字的和。 第二种方法是用Mapper读取文本文件用StringTokenizer对文件内的数字进行分隔，获取每一个数字，并救出文件中该数字有多少个，在合并过程中，求出每个数字在文件中的和，最后用Reducer对求得每个数字求得的和进行汇总求和，得出整个文件所有数字的和。package com.metarnet.hadoop;import java.io.IOException;import java.util.StringTokenizer;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.io.LongWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;public class NumberSum {//对每一行数据进行分隔，并求和 public static class SumMapper extends Mapper<Object, Text, Text, LongWritable> { private Text word = new Text("sum"); private static LongWritable numValue = new LongWritable(1); public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString()); long sum = 0; while (itr.hasMoreTokens()) { String s = itr.nextToken(); long val = Long.parseLong(s); sum += val; } numValue.set(sum); context.write(word, numValue); } } // 汇总求和，输出 public static class SumReducer extends Reducer<Text, LongWritable, Text, LongWritable> { private LongWritable result = new LongWritable(); private Text k = new Text("sum"); public void reduce(Text key, Iterable<LongWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException { long sum = 0; for (LongWritable val : values) { long v = val.get(); sum += v; } result.set(sum); context.write(k, result); } } /** * @param args * @throws Exception */ public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args) .getRemainingArgs(); if (otherArgs.length != 2) { System.err.println("Usage: numbersum <in> <out>"); System.exit(2); } Job job = new Job(conf, "number sum"); job.setJarByClass(NumberSum.class); job.setMapperClass(SumMapper.class); job.setReducerClass(SumReducer.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(LongWritable.class); FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1])); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); System.out.println("ok"); }}第一种实现的方法相对简单，第二种实现方法用到了Combiner类，Hadoop 在 对中间求的的数值进行Combiner时，是通过递归的方式不停地对 Combiner方法进行调用，进而合并数据的。从两种方法中，我们可以看出Map/Reduce的核心是在怎样对输入的数据按照何种方式是进行Key/Value分对的，分的合理对整个结果输出及算法实现有很大的影响。

hadoop的mapreduce任务是在集群环境下跑的，所以调试存在一定的复杂度，但是貌似还是可以使用debug的，但是具体方式我没有实现，只是看到什么资料都有介绍。 如果只是想调试mapper和reducer的输入输出是否正确可以使用mrunit进行调试

在todo例子中，按照官方文档把state拆分成todos和visibility,现在我在另一个reducer中需要用到todos，比如设置所有的todos的completed为true(false)，这个具体要怎么做？ 以下是代码 function todos(state = initialState, action) { switch (

因为异步操作是成功还是失败不可预测，什么时候进行异步操作也不可预测；当异步操作成功或失败时，如果不 commit(mutation) 或者 dispatch(action)，Vuex 和 Redux 就不能捕获到异步的结果从而进行相应的操作 更改 state 的函数必须是纯函数，纯函数既是统一输入就会统一输出，没有任何副作用；如果是异步则会引入额外的副作用，导致更改后的 state 不可预测； 区分 actions 和 mutations 并不是为了解决竞态问题，而是为了能用 devtools 追踪状态变化。 事实上在 vuex 里面 actions 只是一个架构性的概念，并不是必须的，说到底只是一个函数，你在里面想干嘛都可以，只要最后触发 mutation 就行。 异步竞态怎么处理那是用户自己的事情。vuex 真正限制你的只有 mutation 必须是同步的这一点（在 redux 里面就好像 reducer 必须同步返回下一个状态一样）。 同步的意义在于这样每一个 mutation 执行完成后都可以对应到一个新的状态（和 reducer 一样），这样 devtools 就可以打个 snapshot 存下来，然后就可以随便 time-travel 了。 如果你开着 devtool 调用一个异步的 action，你可以清楚地看到它所调用的 mutation 是何时被记录下来的，并且可以立刻查看它们对应的状态。 其实我有个点子一直没时间做，那就是把记录下来的 mutations 做成类似 rx-marble 那样的时间线图，对于理解应用的异步状态变化很有帮助。

ArrayWritable不能直接作为mapreduce的输入输出类型。程序不是卡住了，而是报错了。估计是这个错误java.lang.RuntimeException: java.lang.NoSuchMethodException: org.apache.hadoop.io.ArrayWritable.<init>()这个错误是ArrayWritable初始化异常，要自己实现一个ArrayWritable的派生类如果是text类型的数组 For example: public class TextArrayWritable extends ArrayWritable { public TextArrayWritable() { super(Text.class); } }即可，在maprecude中用TextArrayWritable 替换掉ArrayWritable A Writable for arrays containing instances of a class. The elements of this writable must all be instances of the same class. If this writable will be the input for a Reducer, you will need to create a subclass that sets the value to be of the proper type. For example: public class IntArrayWritable extends ArrayWritable { public IntArrayWritable() { super(IntWritable.class); } }==========================参考：http://hadoop.apache.org/docs/current/api/org/apache/hadoop/io/ArrayWritable.html

1、2个reduce类是无法使用的，但是可以通过Combiner来提前运行reduce代码，因Combiner是在多个台机器上运行，某些场景下效率高于reduce，例如对大量数字求和，用Combiner预执行reduce代码比最终一次执行要快的多。2、设置多个reduce在分布式下运行，是可以的，通过job.setNumReduceTasks来设置reduce数量，设置多个reduce会出现多输出结果的情况（多文件）。

MapReduce也有相应的输出格式。默认情况下只有一个 Reduce，输出只有一个文件，默认文件名为 part-r-00000，输出文件的个数与 Reduce 的个数一致。 如果有两个Reduce，输出结果就有两个文件，第一个为part-r-00000，第二个为part-r-00001，依次类推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Reduce（归约）函数，用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。

1 Pipe sch 40, 20" dia ASTM 106 GR-B OR API 5L GR-B, Seamless Beveled End.20ft Long 8 lg2 Pipe sch 40, 12" dia ASTM 106 GR-B OR API 5L GR-B, Seamless Beveled End.20ft Long 2 lg3 Pipe sch 40, 10" dia ASTM 106 GR-B OR API 5L GR-B, Seamless Beveled End.20ft Long 2 lg 4 90 Deg. L.R. Elbow 20" dia sch 40 ASTM A-234 10 ea5 90 Deg. L.R. Elbow 12 " dia sch 40 ASTM A-234 4 ea6 90 Deg. L.R. Elbow 10" dia sch 40 ASTM A-234 3 ea 7 45 Deg. Elbow 20" dia sch 40 ASTM A-234 3 ea8 WNRF Flange sch 40, 20" dia ANSI 150 ASTM A 105 31 ea9 WNRF Flange sch 40, 24" dia ANSI 150 ASTM A 105 4 ea10 WNRF Flange sch 40, 16" dia ANSI 150 ASTM A 105 1 ea。

reduce 是减少缩小的意思，加上R就是相关名词，专业术语可以引申下。减速器啦，减径管之类。

减压器

reducer 英[rɪ"dju:sə] 美[rɪ"dju:sə] n. 减速器; 缩减者，减压器，还原剂; [例句]Then in accordance with the design criteria and design theory designed toroidal worm reducer.然后按照设计准则和设计理论设计了环面蜗轮蜗杆减速器。[其他] 形近词： seducer producer exducer

大小头

reducern.缩减者，减压器，还原剂; 减速器; [英][rɪ"dju:sə][美][rɪ"dju:sə]

管件中reducer是指大小头，如：Reducer 大小头 Concentric reducer 同心大小头 Eccentric reducer 偏心大小头

管道管件中这个单词是产品：变径管和大小头的意思。如果这个单词和管件三通一起用，就是变径三通的意思。

一般叫 Gearbox reducer 减速箱汽车上的部件