转自：使用Python实现Hadoop MapReduce程序

英文原文：Writing an Hadoop MapReduce Program in Python

根据上面两篇文章，下面是我在自己的ubuntu上的运行过程。文字基本采用博文使用Python实现Hadoop MapReduce程序，  打字很浪费时间滴。 

在这个实例中，我将会向大家介绍如何使用Python 为 Hadoop编写一个简单的MapReduce程序。

尽管Hadoop 框架是使用Java编写的但是我们仍然需要使用像C++、Python等语言来实现 Hadoop程序。尽管Hadoop官方网站给的示例程序是使用Jython编写并打包成Jar文件，这样显然造成了不便，其实，不一定非要这样来实现，我们可以使用Python与Hadoop 关联进行编程，看看位于/src/examples/python/WordCount.py  的例子，你将了解到我在说什么。

我们想要做什么？

我们将编写一个简单的 MapReduce 程序，使用的是C-Python，而不是Jython编写后打包成jar包的程序。

我们的这个例子将模仿 WordCount 并使用Python来实现，例子通过读取文本文件来统计出单词的出现次数。结果也以文本形式输出，每一行包含一个单词和单词出现的次数，两者中间使用制表符来想间隔。

先决条件

编写这个程序之前，你学要架设好Hadoop 集群，这样才能不会在后期工作抓瞎。如果你没有架设好，那么在后面有个简明教程来教你在Ubuntu Linux 上搭建（同样适用于其他发行版linux、unix）

如何在Ubuntu Linux 上搭建hadoop的单节点模式和伪分布模式，请参阅博文
Ubuntu上搭建Hadoop环境（单机模式+伪分布模式）

Python的MapReduce代码

使用Python编写MapReduce代码的技巧就在于我们使用了 HadoopStreaming 来帮助我们在Map 和 Reduce间传递数据通过STDIN (标准输入)和STDOUT (标准输出).我们仅仅使用Python的sys.stdin来输入数据，使用sys.stdout输出数据，这样做是因为HadoopStreaming会帮我们办好其他事。这是真的，别不相信！

Map: mapper.py

将下列的代码保存在/usr/local/hadoop/mapper.py中，他将从STDIN读取数据并将单词成行分隔开，生成一个列表映射单词与发生次数的关系：

注意：要确保这个脚本有足够权限（chmod +x mapper.py）。

[python] 
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1. #!/usr/bin/env python  
2.   
3. import sys  
4.   
5. # input comes from STDIN (standard input)  
6. for line in sys.stdin:  
7.     # remove leading and trailing whitespace  
8.     line = line.strip()  
9.     # split the line into words  
10.     words = line.split()  
11.     # increase counters  
12.     for word in words:  
13.         # write the results to STDOUT (standard output);  
14.         # what we output here will be the input for the  
15.         # Reduce step, i.e. the input for reducer.py  
16.         #  
17.         # tab-delimited; the trivial word count is 1  
18.         print ‘%s\t%s’ % (word, 1)  

在这个脚本中，并不计算出单词出现的总数，它将输出 “<word> 1” 迅速地，尽管<word>可能会在输入中出现多次，计算是留给后来的Reduce步骤（或叫做程序）来实现。当然你可以改变下编码风格，完全尊重你的习惯。Reduce: reducer.py

将代码存储在/usr/local/hadoop/reducer.py 中，这个脚本的作用是从mapper.py 的STDIN中读取结果，然后计算每个单词出现次数的总和，并输出结果到STDOUT。

同样，要注意脚本权限：chmod +x reducer.py

[python] 
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1. #!/usr/bin/env python  
2.   
3. from operator import itemgetter  
4. import sys  
5.   
6. current_word = None  
7. current_count = 0  
8. word = None  
9.   
10. # input comes from STDIN  
11. for line in sys.stdin:  
12.     # remove leading and trailing whitespace  
13.     line = line.strip()  
14.   
15.     # parse the input we got from mapper.py  
16.     word, count = line.split(‘\t’, 1)  
17.   
18.     # convert count (currently a string) to int  
19.     try:  
20.         count = int(count)  
21.     except ValueError:  
22.         # count was not a number, so silently  
23.         # ignore/discard this line  
24.         continue  
25.   
26.     # this IF-switch only works because Hadoop sorts map output  
27.     # by key (here: word) before it is passed to the reducer  
28.     if current_word == word:  
29.         current_count += count  
30.     else:  
31.         if current_word:  
32.             # write result to STDOUT  
33.             print ‘%s\t%s’ % (current_word, current_count)  
34.         current_count = count  
35.         current_word = word  
36.   
37. # do not forget to output the last word if needed!  
38. if current_word == word:  
39.     print ‘%s\t%s’ % (current_word, current_count)  

测试你的代码（cat data | map | sort | reduce）

我建议你在运行MapReduce job测试前尝试手工测试你的mapper.py 和 reducer.py脚本，以免得不到任何返回结果

这里有一些建议，关于如何测试你的Map和Reduce的功能：

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1. hadoop@derekUbun:/usr/local/hadoop$ echo “foo foo quux labs foo bar quux” | ./mapper.py  
2. foo      1  
3. foo      1  
4. quux     1  
5. labs     1  
6. foo      1  
7. bar      1  
8. quux     1  
9. hadoop@derekUbun:/usr/local/hadoop$ echo “foo foo quux labs foo bar quux” |./mapper.py | sort |./reducer.py  
10. bar     1  
11. foo     3  
12. labs    1  
13. quux    2  

# using one of the ebooks as example input

# (see below on where to get the ebooks)

[plain] 
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1. hadoop@derekUbun:/usr/local/hadoop$ cat book/book.txt |./mapper.pysubscribe      1  
2. to   1  
3. our      1  
4. email    1  
5. newsletter   1  
6. to   1  
7. hear     1  
8. about    1  
9. new      1  
10. eBooks.      1  

在Hadoop平台上运行Python脚本

为了这个例子，我们将需要一本电子书，把它放在/usr/local/hadpoop/book/book.txt之下

 
[plain] 
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1. hadoop@derekUbun:/usr/local/hadoop$ ls -l book  
2. 总用量 636  
3. -rw-rw-r– 1 derek derek 649669  3月 12 12:22 book.txt  

复制本地数据到HDFS

在我们运行MapReduce job 前，我们需要将本地的文件复制到HDFS中：

[plain] 
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1. hadoop@derekUbun:/usr/local/hadoop$ hadoop dfs -copyFromLocal /usr/local/hadoop/book book  
2. hadoop@derekUbun:/usr/local/hadoop$ hadoop dfs -ls  
3. Found 3 items  
4. drwxr-xr-x   – hadoop supergroup          0 2013-03-12 15:56 /user/hadoop/book  

执行 MapReduce job现在，一切准备就绪，我们将在运行Python MapReduce job 在Hadoop集群上。像我上面所说的，我们使用的是HadoopStreaming 帮助我们传递数据在Map和Reduce间并通过STDIN和STDOUT，进行标准化输入输出。

[plain] 
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1. hadoop@derekUbun:/usr/local/hadoop$hadoop jar contrib/streaming/hadoop-streaming-1.1.2.jar   
2. -mapper /usr/local/hadoop/mapper.py   
3. -reducer /usr/local/hadoop/reducer.py   
4. -input book/*   
5. -output book-output  

在运行中，如果你想更改Hadoop的一些设置，如增加Reduce任务的数量，你可以使用“-jobconf”选项：

[plain] 
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1. hadoop@derekUbun:/usr/local/hadoop$hadoop jar contrib/streaming/hadoop-streaming-1.1.2.jar   
2. -jobconf mapred.reduce.tasks=4  
3.   
4. -mapper /usr/local/hadoop/mapper.py   
5. -reducer /usr/local/hadoop/reducer.py   
6. -input book/*   
7. -output book-output   

如果上面两个运行出错，请参考下面一段代码。注意，重新运行，需要删除dfs中的output文件

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1. bin/hadoop jar contrib/streaming/hadoop-streaming-1.1.2.jar    
2. -mapper task1/mapper.py    
3. -file task1/mapper.py    
4. -reducer task1/reducer.py    
5. -file task1/reducer.py    
6. -input url   
7. -output url-output    
8. -jobconf mapred.reduce.tasks=3   

一个重要的备忘是关于Hadoop does not honor mapred.map.tasks 这个任务将会读取HDFS目录下的book并处理他们，将结果存储在独立的结果文件中，并存储在HDFS目录下的book-output目录。之前执行的结果如下：

[plain] 
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1. hadoop@derekUbun:/usr/local/hadoop$ hadoop jar contrib/streaming/hadoop-streaming-1.1.2.jar -jobconf mapred.reduce.tasks=4 -mapper /usr/local/hadoop/mapper.py -reducer /usr/local/hadoop/reducer.py -input book/* -output book-output  
2. 13/03/12 16:01:05 WARN streaming.StreamJob: -jobconf option is deprecated, please use -D instead.  
3. packageJobJar: [/usr/local/hadoop/tmp/hadoop-unjar4835873410426602498/] [] /tmp/streamjob5047485520312501206.jar tmpDir=null  
4. 13/03/12 16:01:06 INFO util.NativeCodeLoader: Loaded the native-hadoop library  
5. 13/03/12 16:01:06 WARN snappy.LoadSnappy: Snappy native library not loaded  
6. 13/03/12 16:01:06 INFO mapred.FileInputFormat: Total input paths to process : 1  
7. 13/03/12 16:01:06 INFO streaming.StreamJob: getLocalDirs(): [/usr/local/hadoop/tmp/mapred/local]  
8. 13/03/12 16:01:06 INFO streaming.StreamJob: Running job: job_201303121448_0010  
9. 13/03/12 16:01:06 INFO streaming.StreamJob: To kill this job, run:  
10. 13/03/12 16:01:06 INFO streaming.StreamJob: /usr/local/hadoop/libexec/../bin/hadoop job  -Dmapred.job.tracker=localhost:9001 -kill job_201303121448_0010  
11. 13/03/12 16:01:06 INFO streaming.StreamJob: Tracking URL: http://localhost:50030/jobdetails.jsp?jobid=job_201303121448_0010  
12. 13/03/12 16:01:07 INFO streaming.StreamJob:  map 0%  reduce 0%  
13. 13/03/12 16:01:10 INFO streaming.StreamJob:  map 100%  reduce 0%  
14. 13/03/12 16:01:17 INFO streaming.StreamJob:  map 100%  reduce 8%  
15. 13/03/12 16:01:18 INFO streaming.StreamJob:  map 100%  reduce 33%  
16. 13/03/12 16:01:19 INFO streaming.StreamJob:  map 100%  reduce 50%  
17. 13/03/12 16:01:26 INFO streaming.StreamJob:  map 100%  reduce 67%  
18. 13/03/12 16:01:27 INFO streaming.StreamJob:  map 100%  reduce 83%  
19. 13/03/12 16:01:28 INFO streaming.StreamJob:  map 100%  reduce 100%  
20. 13/03/12 16:01:29 INFO streaming.StreamJob: Job complete: job_201303121448_0010  
21. 13/03/12 16:01:29 INFO streaming.StreamJob: Output: book-output  
22. hadoop@derekUbun:/usr/local/hadoop$  

如你所见到的上面的输出结果，Hadoop 同时还提供了一个基本的WEB接口显示统计结果和信息。
当Hadoop集群在执行时，你可以使用浏览器访问 http://localhost:50030/ ：

检查结果是否输出并存储在HDFS目录下的book-output中：

[plain] 
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1. hadoop@derekUbun:/usr/local/hadoop$ hadoop dfs -ls book-output  
2. Found 6 items  
3. -rw-r–r–   2 hadoop supergroup          0 2013-03-12 16:01 /user/hadoop/book-output/_SUCCESS  
4. drwxr-xr-x   – hadoop supergroup          0 2013-03-12 16:01 /user/hadoop/book-output/_logs  
5. -rw-r–r–   2 hadoop supergroup         33 2013-03-12 16:01 /user/hadoop/book-output/part-00000  
6. -rw-r–r–   2 hadoop supergroup         60 2013-03-12 16:01 /user/hadoop/book-output/part-00001  
7. -rw-r–r–   2 hadoop supergroup         54 2013-03-12 16:01 /user/hadoop/book-output/part-00002  
8. -rw-r–r–   2 hadoop supergroup         47 2013-03-12 16:01 /user/hadoop/book-output/part-00003  
9. hadoop@derekUbun:/usr/local/hadoop$  

可以使用dfs -cat 命令检查文件目录

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1. hadoop@derekUbun:/usr/local/hadoop$ hadoop dfs -cat book-output/part-00000  
2. about   1  
3. eBooks.     1  
4. the     1  
5. to  2  
6. hadoop@derekUbun:/usr/local/hadoop$   

下面是原英文作者mapper.py和reducer.py的两个修改版本:

mapper.py

[python] 
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1. #!/usr/bin/env python  
2. “””A more advanced Mapper, using Python iterators and generators.”””  
3.   
4. import sys  
5.   
6. def read_input(file):  
7.     for line in file:  
8.         # split the line into words  
9.         yield line.split()  
10.   
11. def main(separator=‘\t’):  
12.     # input comes from STDIN (standard input)  
13.     data = read_input(sys.stdin)  
14.     for words in data:  
15.         # write the results to STDOUT (standard output);  
16.         # what we output here will be the input for the  
17.         # Reduce step, i.e. the input for reducer.py  
18.         #  
19.         # tab-delimited; the trivial word count is 1  
20.         for word in words:  
21.             print ‘%s%s%d’ % (word, separator, 1)  
22.   
23. if __name__ == “__main__”:  
24.     main()  

reducer.py

[python] 
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 copy

1. #!/usr/bin/env python  
2. “””A more advanced Reducer, using Python iterators and generators.”””  
3.   
4. from itertools import groupby  
5. from operator import itemgetter  
6. import sys  
7.   
8. def read_mapper_output(file, separator=‘\t’):  
9.     for line in file:  
10.         yield line.rstrip().split(separator, 1)  
11.   
12. def main(separator=‘\t’):  
13.     # input comes from STDIN (standard input)  
14.     data = read_mapper_output(sys.stdin, separator=separator)  
15.     # groupby groups multiple word-count pairs by word,  
16.     # and creates an iterator that returns consecutive keys and their group:  
17.     #   current_word – string containing a word (the key)  
18.     #   group – iterator yielding all [“<current_word>”, “<count>”] items  
19.     for current_word, group in groupby(data, itemgetter(0)):  
20.         try:  
21.             total_count = sum(int(count) for current_word, count in group)  
22.             print “%s%s%d” % (current_word, separator, total_count)  
23.         except ValueError:  
24.             # count was not a number, so silently discard this item  
25.             pass  
26.   
27. if __name__ == “__main__”:  
28.     main()