map怎么获取所有的value 怎样获取map里指定key对应的value值？

怎样获取map里指定key对应的value值？

HM已经是HashMap的引用。如果你知道当前的密钥，你可以嗯，得到（键）获取值的方法。如何拿到钥匙hm键集（）因为您不知道哪个键是，实际上，方法是获取一组键。具体的例子可以结合起来看，其中有一个遍历迭代器。集合=hm键集（）//通过keyset方法，您可以获得所有键的集合，并将它们放在一个容器集中。Iteratorit=s.iterator（）//获取一个iterator引用它。使用s.iterator方法就像使“指针”指向//set中第一个元素的位置，而（它。下一个（））//如果集合中有下一个{integerkey}=它。下一个（）//返回当前集合中的元素（因为集合包含所有键，“指针”指向下一个）系统输出打印( 嗯，得到（key））//使用嗯，得到（key）方法获取相应的key值}

是的，同一个key会被发送到同一个reduce进程。如果同一个键对应的值级别太大，则减少的速度会非常慢。如果其他reduce处理的数据相对较少，则会出现数据倾斜。数据倾斜通常意味着某个分区器处理的数据量远远大于其他分区器处理的数据量，这在分布式系统中非常常见。一般来说，有两个原因：（1）分割算法随机性不够，这是罕见的。它可以被一个相对随机的算法代替。（2） 一个键对应的数据量很大，必须将该键对应的数据发送到同一个分区器进行处理。对于第二个数据倾斜问题没有统一的处理方法，这取决于具体的问题。常用的方法是在密钥中加入一个随机扰动，使数量大的密钥被均匀划分为不同的子密钥。启动另一轮MapReduce对结果进行处理，去除按键干扰，对结果进行计数。因为在reduce处理的第一步中，key对应的结果被大大减少（在main case中每个reduce key只输出一条记录），所以第二轮MapReduce中key对应的数据非常少。此外，如果一个映射输出同一个键的多个记录，则可以添加组合器以减少映射端的数据量。主题的情况下的数据倾斜也应该是有效的，前提是您的大量关键点在所有地图中相对一致。否则，少量的map会运行很长时间。

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