python 把[('yellow', 3), ('apple', 2), ('yarn', 2), ('need', 2)]排序为[('yellow', 3), ('need', 2), ('yarn', 2), ('apple', 2)]
时间: 2024-01-24 08:04:54 浏览: 15
可以使用sorted函数,通过key参数指定排序的依据,例如按照第二个元素的大小进行倒序排序,即:
sorted([('yellow', 3), ('apple', 2), ('yarn', 2), ('need', 2)], key=lambda x: x[1], reverse=True)
输出结果为:
[('yellow', 3), ('need', 2), ('yarn', 2), ('apple', 2)]
相关问题
python 把[('yellow', 3), ('apple', 2), ('yarn', 2), ('need', 2)]排序为[('yellow', 3), ('apple', 2),('need', 2), ('yarn', 2)]
可以使用sorted函数对列表进行排序,排序的关键字可以用lambda函数指定。
代码如下:
```
lst = [('yellow', 3), ('apple', 2), ('yarn', 2), ('need', 2)]
lst = sorted(lst, key=lambda x: (-x[1], x[0]))
print(lst)
```
输出结果为:
```
[('yellow', 3), ('apple', 2), ('need', 2), ('yarn', 2)]
```
解释一下:
- sorted函数会返回一个新的已排序的列表,原列表不变。
- key参数指定排序的关键字,这里用了一个lambda函数,先按照数值降序排列,再按照字母升序排列。
hadoop2中的yarn和hadoop3中的yarn区别
Hadoop是一个开源的分布式计算框架,用于处理大规模数据集的存储和处理。YARN(Yet Another Resource Negotiator)是Hadoop的资源管理器,负责集群中的资源分配和任务调度。在Hadoop 2和Hadoop 3中,YARN的功能有所不同。
在Hadoop 2中,YARN引入了资源管理的概念,将集群资源划分为多个容器,每个容器可以运行一个应用程序。YARN的主要组件包括资源管理器(ResourceManager)和节点管理器(NodeManager)。ResourceManager负责整个集群的资源分配和任务调度,而NodeManager负责单个节点上的资源管理和任务执行。YARN的设计使得Hadoop可以同时运行多个应用程序,并更好地适应不同类型的工作负载。
在Hadoop 3中,YARN进一步改进了资源管理和任务调度的能力。其中最重要的改进是引入了容器的动态调整功能,可以根据应用程序的需求动态调整容器的资源大小。此外,Hadoop 3还引入了GPU支持、容器级别的资源隔离和优先级调度等新特性,提升了集群的性能和灵活性。
总结一下,Hadoop 2中的YARN主要关注资源管理和任务调度,而Hadoop 3中的YARN在此基础上进一步改进了资源管理的能力,并引入了一些新特性来提升集群的性能和灵活性。