电机MAP图是什么？

电机MAP图是点火控制曲线图。

主要是反映在不同转速、扭矩下的电机效率分布情况，通俗而言就是效率分布图，类似于地理课上常见的等高线图。将效率相同的点连成一环线直接投影到平面形成水平曲线，不同效率的环线不会相合。效率值比较接近的位置，线就会相对密集；相反，效率值相差较大的位置，线的间隔也会较大。

通常而言，MAP都是利用MATLAB软件，通过将测试点输入电脑画出来的，以转速扭矩为坐标轴，把效率值按照规律连线统计，图上也会根据效率值不同有颜色差异，所以也称云图。

扩展资料

点火控制系统由传感器及其接口、微机、执行机构等部分组成。所要用到的零部件有ECU、电源、点火线圈、火花塞。

有触点电子点火装置用减小触点电流的方法，减小触点火花，改善点火性能，它是一种半导体辅助点火装置。

除了与传统点火系统一样具有电源、点火开关、分电器、点火线圈、火花塞之外，还在点火线圈初级绕组的电路中，增加了由三极管VT和电阻、电容等组成的点火控制电路，断电器的触点串联在三极管的基极电路中，控制三极管的导通与截止。

无触点电子点火系统利用传感器代替断电器触点，产生点火信号，控制点火线圈的通断和点火系统的工作，可以克服与触点相关的一切缺点，在国内外汽车上应用十分广泛。

无触点电子点火系统主要由点火信号发生器（传感器）、点火控制器、点火线圈、分电器、火花塞等组成。其中分电器主要包括配电器和离心提前装置、真空提前装置，它们的作用、结构和工作原理与传统点火系统对应部分完全相同。

参考资料来源：百度百科-汽车电子点火系统

电机MAP图（又叫等高线图、云图）是电机测试时生成的一种数据曲线图，主要是反映在不同转速、扭矩下的电机效率分布情况。目前国内电机厂很少有做MAP图的，国外的则比较多，进口电机的数据手册里基本都会附上。

如果是自己研究的话，MAP图的描绘可以用MATLAB来画，不过要先用测功机把电机在各个转速、扭矩下的效率点都测出来，把数据导进PC中再用MATLAB绘制。企业或工厂生产测试用的话就比较麻烦，目前基本没什么测功机是把MAP图功能做进软件里的。

Mapreduce简介

Hadoop MapReduce 源于Google发表的 MapReduce论文。Hadoop MapReduce 其实就是Google MapReduce的一个克隆版本。Hadoop 2.0即第二代Hadoop系统，其框架最核心的设计是HDFS、MapReduce和YARN。其中，HDFS为海量数据提供存储，MapReduce用于分布式计算，YARN用于进行资源管理。

其实，一次mapreduce过程就包括上图的6个步骤，input、splitting、mapping、shuffling、redecing、final redult。

文件要存储在HDFS中，每个文件被切分成多个一定大小的块也就是Block,(Hadoop1.0默认为64M,Hadoop2.0默认为128M),并且默认3个备份存储在多个的节点中。

MR通过Inputformat将数据文件从HDFS中读入取，读取完后会对数据进行split切片，切片的数量根据Block的大小所决定，然后每一个split的个数又决定map的个数，即一个split会分配一个maptask并行实例处理。

如何确定切分的文件大小？

数据进入到map函数中，然后开始按照一定的规则切分。其实这就是我们自定义的计算逻辑，我们编写mr程序的map函数的逻辑一般就在这个阶段执行。企业应用为了追求开发效率，一般都使用hive sql代替繁琐的mr程序了，这里附上一个经典的wordcount的map函数重温一下吧。

Shuffle是我们不需要编写的模块，但却是十分关键的模块。

在map中，每个 map 函数会输出一组 key/value对, Shuffle 阶段需要从所有 map主机上把相同的 key 的 key value对组合在一起，（也就是这里省去的Combiner阶段）组合后传给 reduce主机, 作为输入进入 reduce函数里。

Partitioner组件 负责计算哪些 key 应当被放到同一个 reduce 里

HashPartitioner类，它会把 key 放进一个 hash函数里，然后得到结果。如果两个 key 的哈希值 一样，他们的 key/value对 就被放到同一个 reduce 函数里。我们也把分配到同一个 reduce函数里的 key /value对 叫做一个reduce partition.

我们看到 hash 函数最终产生多少不同的结果, 这个 Hadoop job 就会有多少个 reduce partition／reduce 函数，这些 reduce函数最终被JobTracker 分配到负责 reduce 的主机上，进行处理。

Map方法之后，数据首先进入到分区方法，把数据标记好分区，然后把数据发送到环形缓冲区；环形缓冲区默认大小100m，环形缓冲区达到80%时，进行溢写； 溢写前对数据进行排序 ，排序按照对key的索引进行字典顺序排序，排序的手段快排；溢写产生大量溢写文件，需要 对溢写文件进行归并排序 ；对溢写的文件也可以进行Combiner *** 作，前提是汇总 *** 作，求平均值不行。最后将文件按照分区存储到磁盘，等待Reduce端拉取。每个Reduce拉取Map端对应分区的数据。拉取数据后先存储到内存中，内存不够了，再存储到磁盘。拉取完所有数据后， 采用归并排序将内存和磁盘中的数据都进行排序 。在进入Reduce方法前，可以对数据进行分组 *** 作。值得注意的是， 整个shuffle *** 作是有3次排序的。

reduce() 函数以 key 及对应的 value 列表作为输入，按照用户自己的程序逻辑，经合并 key 相同的 value 值后，产 生另外一系列 key/value 对作为最终输出写入 HDFS。

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