使用python实现MapReduce的wordcount实例

2023年4月15日 321次阅读 来源: lpty

Hadopp的基本框架是用java实现的，而各类书籍基本也是以java为例实现mapreduce，但笔者日常工作都是用python，故此找了一些资料来用python实现mapreduce实例。

一、环境

1、Hadoop-2.7.3完全分布式搭建

2、python3.5

二、基本思想介绍

使用python实现mapreduce调用的是Hadoop Stream，主要利用STDIN(标准输入)，STDOUT（标准输出）来实现在map函数和reduce函数之间的数据传递。

我们需要做的是利用python的sys.stdin读取输入数据，并把输入传递到sys.stdout，其他的工作Hadoop的流API会为我们处理。

三、实例

以下是在hadoop官网下载的python版本mapper函数和reducer函数，文件位置默认在/usr/local/working中，

1、mapper.py

(1)代码

import sys  
#输入为标准输入stdin  
for line in sys.stdin:  
    #删除开头和结果的空格  
    line = line.strip( )  
    #以默认空格分隔行单词到words列表  
    words = line.split( )  
    for word in words:  
        #输出所有单词，格式为“单词，1”以便作为reduce的输入  
        print('%s\t%s' % (word,1))

(2)可对代码进行检验

echo “aa bb cc dd aa cc” | python mapper.py

2、reducer.py

(1)代码

import sys  
  
current_word = None  
current_count = 0  
word = None  
  
#获取标准输入，即mapper.py的输出  
for line in sys.stdin:  
    line = line.strip()  
    #解析mapper.py输出作为程序的输入，以tab作为分隔符  
    word,count = line.split('\t',1)  
    #转换count从字符型成整型  
    try:  
        count = int(count)  
    except ValueError:  
        #非字符时忽略此行  
        continue  
    #要求mapper.py的输出做排序（sort）操作，以便对连续的word做判断  
    if current_word == word:  
        current_count +=count  
    else:  
        if current_word:  
            #输出当前word统计结果到标准输出  
            print('%s\t%s' % (current_word,current_count))  
        current_count =count  
        current_word =word  
  
#输出最后一个word统计  
if current_word ==word:  
    print('%s\t%s' % (current_word,current_count))

(2)对代码进行检验

echo “aa aa bb cc dd dd” | python mapper.py | python reducer.py

3、确保已经搭建好完全分布式的hadoop环境，在HDFS中新建文件夹

bin/hdfs dfs -mkdir /temp/

bin/hdfs dfs -mkdir /temp/hdin

4、将hadoop目录中的LICENSE.txt文件上传到HDFS中

bin/hdfs dfs -copyFromLocal LICENSE.txt /temp/hdin

5、执行文件work.sh

(1)代码

#!/bin/bash  
#mapper函数和reducer函数文件地址
export CURRENT=/usr/local/working
#先删除输出目录  
$HADOOP_HOME/bin/hdfs dfs -rm -r /temp/hdout   
$HADOOP_HOME/bin/hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.7.3.jar \
-input "/temp/hdin/*" \
-output "/temp/hdout" \
-mapper "python mapper.py" \
-reducer "python reducer.py" \
-file "$CURRENT/mapper.py" \
-file "$CURRENT/reducer.py"

(2)执行代码

sh work.sh

6、查看结果

bin/hdfs dfs -cat /temp/hdout/*

"AS	16
"COPYRIGHTS	1
"Contribution"	2
"Contributor"	2
"Derivative	1
"Legal	1
"License"	1
"License");	1
"Licensed	1
"Licensor"	1
"Losses")	1
"NOTICE"	1
"Not	1
...

    原文作者：lpty
    原文地址: https://blog.csdn.net/sinat_33741547/article/details/54428025
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