在MapReduce中,队列通常用于管理和调度任务,如果你想获取指定技能队列排队的总人数,你需要首先确定你的系统如何跟踪和报告这些信息,以下是一个可能的方法:
1、设置一个计数器: 在你的MapReduce作业中,你可以使用Hadoop的计数器功能来跟踪特定技能队列的人数,每当一个任务被分配给这个队列时,你可以增加相应的计数器。
2、收集计数器数据: 一旦作业完成,你可以从作业的历史记录中提取计数器数据,这将告诉你每个技能队列的人数。
下面是一个简化的伪代码示例,展示了如何在MapReduce中使用计数器来跟踪特定技能队列的人数:
from mrjob.job import MRJob from mrjob.step import MRStep class QueueCounter(MRJob): def steps(self): return [ MRStep(mapper=self.mapper, reducer_init=self.reducer_init, reducer=self.reducer) ] def configure_args(self): super(QueueCounter, self).configure_args() self.add_passthru_arg('queue', type=str, help='Specify the queue to count') def mapper(self, _, line): # Assuming each line contains a task with its associated queue task, queue = line.split('t') if queue == self.options.queue: yield (queue, 1) def reducer_init(self): self.queue_count = 0 def reducer(self, queue, counts): self.queue_count += sum(counts) def reducer_final(self): yield (self.options.queue, self.queue_count) if __name__ == '__main__': QueueCounter.run()
在这个例子中,我们假设每行输入包含一个任务和它所属的队列,用制表符分隔。mapper
函数会检查每一行的队列是否与指定的队列匹配,如果匹配,则输出队列名称和计数值1。reducer
函数将所有相同队列的计数值相加,得到该队列的总人数。reducer_final
函数输出指定队列的总人数。
要运行此作业并获取特定技能队列的人数,你可以在命令行中执行以下命令(假设你的脚本名为queue_counter.py
):
python queue_counter.py input.txt queue "your_queue_name"
其中input.txt
是包含任务和队列信息的输入文件,your_queue_name
是你想要查询的人数的队列名称。
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