【详解】使用原生Python编写HadoopMapReduce程序

目录
使用原生Python编写Hadoop MapReduce程序
Hadoop Streaming简介
Python情况准备
示例：单词计数
1. Mapper脚本
2. Reducer脚本
3. 运行MapReduce作业
1. 情况准备
2. 编写Mapper脚本
3. 编写Reducer脚本
4. 准备输入数据
5. 运行MapReduce作业
6. 检察结果
Hadoop Streaming 原理
Python 编写的MapReduce示例
1. Mapper 脚本 (​​mapper.py​​)
2. Reducer 脚本 (​​reducer.py​​)
3. 运行MapReduce作业
注意事项

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使用原生Python编写Hadoop MapReduce程序

在大数据处置惩罚范畴，Hadoop MapReduce是一个广泛使用的框架，用于处置惩罚和生成大规模数据集。它通过将使命分解成多个小使命（映射和归约），并行地运行在集群上，从而实现高效的数据处置惩罚。尽管Hadoop紧张支持Java编程语言，但通过Hadoop Streaming功能，我们可以使用其他语言如Python来编写MapReduce程序。
本文将具体介绍怎样使用原生Python编写Hadoop MapReduce程序，并通过一个简单的例子来阐明其具体应用。
Hadoop Streaming简介

Hadoop Streaming是Hadoop提供的一种工具，允许用户使用任何可执行的脚本或程序作为Mapper和Reducer。这使得非Java程序员也能利用Hadoop的强盛功能进行数据处置惩罚。Hadoop Streaming通过尺度输入（stdin）和尺度输出（stdout）与外部程序通信，因此任何能够读取stdin并写入stdout的语言都可以被用来编写MapReduce程序。
Python情况准备

确保你的情况中已安装了Python。此外，如果你的Hadoop集群没有预装Python，需要确保全部节点上都安装了Python情况。
示例：单词计数

我们将通过一个经典的“单词计数”示例来演示怎样使用Python编写Hadoop MapReduce程序。这个程序的功能是从给定的文本文件中统计每个单词出现的次数。
1. Mapper脚本

创建一个名为​​mapper.py​​的文件，内容如下：

1. #!/usr/bin/env python
2. import sys
4. # 从标准输入读取每一行
5. for line in sys.stdin:
6.     # 移除行尾的换行符
7.     line = line.strip()
8.     # 将行分割成单词
9.     words = line.split()
10.     # 输出 (word, 1) 对
11.     for word in words:
12.         print(f'{word}\t1')

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2. Reducer脚本

创建一个名为​​reducer.py​​的文件，内容如下：

1. #!/usr/bin/env python
2. import sys
4. current_word = None
5. current_count = 0
6. word = None
8. # 从标准输入读取每一行
9. for line in sys.stdin:
10.     # 移除行尾的换行符
11.     line = line.strip()
12.     # 解析输入对
13.     word, count = line.split('\t', 1)
14.     try:
15.         count = int(count)
16.     except ValueError:
17.         # 如果count不是数字，则忽略此行
18.         continue
20.     if current_word == word:
21.         current_count += count
22.     else:
23.         if current_word:
24.             # 输出 (word, count) 对
25.             print(f'{current_word}\t{current_count}')
26.         current_count = count
27.         current_word = word
29. # 输出最后一个单词（如果存在）
30. if current_word == word:
31.     print(f'{current_word}\t{current_count}')

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3. 运行MapReduce作业

假设你已经有一个文本文件​​input.txt​​，你可以通过以下命令运行MapReduce作业：

1. hadoop jar /path/to/hadoop-streaming.jar \
2.     -file ./mapper.py -mapper ./mapper.py \
3.     -file ./reducer.py -reducer ./reducer.py \
4.     -input /path/to/input.txt -output /path/to/output

复制代码

这里，​​/path/to/hadoop-streaming.jar​​是Hadoop Streaming JAR文件的路径，你需要根据现真相况进行替换。​​-input​​和​​-output​​参数分别指定了输入和输出目录。
通过Hadoop Streaming，我们可以在不编写Java代码的情况下，利用Python等脚本语言编写Hadoop MapReduce程序。这种方法不仅降低了开辟门槛，还提高了开辟效率。希望本文能帮助你更好地明确和使用Hadoop Streaming进行大数据处置惩罚。
在Hadoop生态系统中，MapReduce是一种用于处置惩罚和生成大数据集的编程模型。虽然Hadoop紧张支持Java语言来编写MapReduce程序，但也可以使用其他语言，包罗Python，通过Hadoop Streaming实现。Hadoop Streaming是一个允许用户创建和运行MapReduce作业的工具，这些作业可以通过尺度输入和输出流来读写数据。
下面将展示怎样使用原生Python编写一个简单的MapReduce程序，该程序用于统计文本文件中每个单词出现的次数。
1. 情况准备

确保你的情况中已经安装了Hadoop，而且设置正确可以运行Hadoop命令。此外，还需要确保Python情况可用。
2. 编写Mapper脚本

Mapper脚本负责处置惩罚输入数据并产生键值对。在这个例子中，我们将每个单词作为键，数字1作为值输出。

1. #!/usr/bin/env python
2. import sys
4. def read_input(file):
5.     for line in file:
6.         yield line.strip().split()
8. def main():
9.     data = read_input(sys.stdin)
10.     for words in data:
11.         for word in words:
12.             print(f"{word}\t1")
14. if __name__ == "__main__":
15.     main()

复制代码

生存上述代码为 ​​mapper.py​​。
3. 编写Reducer脚本

Reducer脚本吸收来自Mapper的键值对，对雷同键的值进行汇总计算。这里我们将统计每个单词出现的总次数。

1. #!/usr/bin/env python
2. import sys
4. def read_input(file):
5.     for line in file:
6.         yield line.strip().split('\t')
8. def main():
9.     current_word = None
10.     current_count = 0
11.     word = None
13.     for line in sys.stdin:
14.         word, count = next(read_input([line]))
15.         try:
16.             count = int(count)
17.         except ValueError:
18.             continue
20.         if current_word == word:
21.             current_count += count
22.         else:
23.             if current_word:
24.                 print(f"{current_word}\t{current_count}")
25.             current_count = count
26.             current_word = word
28.     if current_word == word:
29.         print(f"{current_word}\t{current_count}")
31. if __name__ == "__main__":
32.     main()

复制代码

生存上述代码为 ​​reducer.py​​。
4. 准备输入数据

假设我们有一个名为 ​​input.txt​​ 的文本文件，内容如下：

1. hello world
2. hello hadoop
3. mapreduce is fun
4. fun with hadoop

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5. 运行MapReduce作业

使用Hadoop Streaming命令来运行这个MapReduce作业。起首，确保你的Hadoop集群中有相应的输入文件。然后执行以下命令：

1. hadoop jar /path/to/hadoop-streaming.jar \
2.     -file ./mapper.py    -mapper "python mapper.py" \
3.     -file ./reducer.py   -reducer "python reducer.py" \
4.     -input /path/to/input.txt \
5.     -output /path/to/output

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这里，​​/path/to/hadoop-streaming.jar​​ 是Hadoop Streaming JAR文件的路径，你需要根据现真相况替换它。同样地，​​/path/to/input.txt​​ 和 ​​/path/to/output​​ 也需要替换为你现实的HDFS路径。
6. 检察结果

作业完成后，可以在指定的输出目录下检察结果。例如，使用以下命令检察输出：

1. hadoop fs -cat /path/to/output/part-00000

复制代码

这将显示每个单词及其出现次数的列表。
以上就是使用原生Python编写Hadoop MapReduce程序的一个根本示例。通过这种方式，你可以利用Python的简便性和强盛的库支持来处置惩罚大数据使命。在Hadoop生态系统中，MapReduce是一种编程模型，用于处置惩罚和生成大型数据集。虽然Hadoop紧张支持Java作为其紧张编程语言，但也可以通过其他语言来编写MapReduce程序，包罗Python。使用Python编写Hadoop MapReduce程序通常通过一个叫做Hadoop Streaming的工具实现。Hadoop Streaming允许用户创建并运行MapReduce作业，其中的Mapper和Reducer是用任何可执行文件或脚本（如Python、Perl等）编写的。
Hadoop Streaming 原理

Hadoop Streaming工作原理是通过尺度输入（stdin）将数据传递给Mapper脚本，并通过尺度输出（stdout）从Mapper脚本吸收输出。同样地，Reducer脚本也通过尺度输入吸收来自Mapper的输出，并通过尺度输出发送最终结果。
Python 编写的MapReduce示例

假设我们要统计一个文本文件中每个单词出现的次数。下面是怎样使用Python编写这样的MapReduce程序：
1. Mapper 脚本 (​​mapper.py​​)

1. #!/usr/bin/env python
2. import sys
4. # 读取标准输入
5. for line in sys.stdin:
6.     # 移除行尾的换行符
7.     line = line.strip()
8.     # 分割行成单词
9.     words = line.split()
10.     # 输出 (word, 1) 对
11.     for word in words:
12.         print(f"{word}\t1")

复制代码

2. Reducer 脚本 (​​reducer.py​​)

1. #!/usr/bin/env python
2. import sys
4. current_word = None
5. current_count = 0
6. word = None
8. # 从标准输入读取数据
9. for line in sys.stdin:
10.     line = line.strip()
11.     # 解析从mapper来的输入对
12.     word, count = line.split('\t', 1)
13.     try:
14.         count = int(count)
15.     except ValueError:
16.         # 如果count不是数字，则忽略此行
17.         continue
18.    
19.     if current_word == word:
20.         current_count += count
21.     else:
22.         if current_word:
23.             # 输出 (word, count) 对
24.             print(f"{current_word}\t{current_count}")
25.         current_count = count
26.         current_word = word
28. # 输出最后一个单词（如果需要）
29. if current_word == word:
30.     print(f"{current_word}\t{current_count}")

复制代码

3. 运行MapReduce作业

要运行这个MapReduce作业，你需要确保你的Hadoop集群已经设置好，而且你有权限提交作业。你可以使用以下命令来提交作业：

1. hadoop jar /path/to/hadoop-streaming.jar \
2.     -file ./mapper.py    -mapper ./mapper.py \
3.     -file ./reducer.py   -reducer ./reducer.py \
4.     -input /path/to/input/files \
5.     -output /path/to/output

复制代码

这里，​​/path/to/hadoop-streaming.jar​​ 是Hadoop Streaming JAR文件的路径，​​-file​​ 参数指定了需要上传到Hadoop集群的本地文件，​​-mapper​​ 和 ​​-reducer​​ 参数分别指定了Mapper和Reducer脚本，​​-input​​ 和 ​​-output​​ 参数指定了输入和输出目录。
注意事项

• 确保你的Python脚本具有可执行权限，可以通过 ​​chmod +x script.py​​ 来设置。
  
• 在处置惩罚大量数据时，思量数据倾斜标题，合理设计键值对以避免某些Reducer负担过重。
  
• 测试Mapper和Reducer脚本时，可以先在本地情况中使用小规模数据进行调试。
  

以上就是使用原生Python编写Hadoop MapReduce程序的根本步调。希望这对你有所帮助！

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