理解MapReduce

Posted X张木贵

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了理解MapReduce相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

 

1. 用Python编写WordCount程序并提交任务

程序

WordCount

输入

一个包含大量单词的文本文件

输出

文件中每个单词及其出现次数(频数),并按照单词字母顺序排序,每个单词和其频数占一行,单词和频数之间有间隔

  1. 编写map函数,reduce函数
  2. 将其权限作出相应修改
  3. 本机上测试运行代码
  4. 放到HDFS上运行
    1. 将之前爬取的文本文件上传到hdfs上
    2. 用Hadoop Streaming命令提交任务
  5. 查看运行结果

 

 
  1. 编写map函数,reduce函数
    #! /usr/bin/python3
    # Map函数
    import sys
    for line in sys.stdin:
         line=line.strip()
         words=line.split()
         for word in words:
              print (\'%s\\t%s\' % (word,1))
    #! /usr/bin/python3
    
    # Reduce函数
    from operator import itemgetter
    import sys
    current_word=None
    current_count=0
    word=None
    
    for line in sys.stdin:
         line=line.strip()
         word,count=line.split(\'\\t\',1)
         try:
              count=int(count)
         except ValueError:
              continue
         if current_word==word:
              current_count+=count
         else:
              if current_word:
                  print (\'%s\\t%s\' % (current_word,current_count))
              current_count=count
              current_word=word
    if current_word==word:
         print (\'%s\\t%s\' % (current_word,current_count)

     

  2. .将其权限作出相应修改
sudo chmod 777 mapper.py
sudo chmod 777 reducter.py

3.本机上测试运行代码

echo "Hello World, Bye World" | ./mapper.py

echo "Hello World, Bye World" | ./mapper.py | sort -k1,1 | ./reducter.py

放到HDFS上运行

  1. 将之前爬取的文本文件上传到hdfs上
  2. 用Hadoop Streaming命令提交任务
  1. 查看运行结果

 

 

2. 用mapreduce 处理气象数据集

编写程序求每日最高最低气温,区间最高最低气温

  1. 气象数据集下载地址为:ftp://ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/noaa
  2. 按学号后三位下载不同年份月份的数据(例如201506110136号同学,就下载2013年以6开头的数据,看具体数据情况稍有变通)
  3. 解压数据集,并保存在文本文件中
  4. 对气象数据格式进行解析
  5. 编写map函数,reduce函数
  6. 将其权限作出相应修改
  7. 本机上测试运行代码
  8. 放到HDFS上运行
    1. 将之前爬取的文本文件上传到hdfs上
    2. 用Hadoop Streaming命令提交任务
  9. 查看运行结果
cd /usr/hadoop
sodu mkdir qx
cd /usr/hadoop/qx

wget -D --accept-regex=REGEX -P data -r -c ftp://ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/noaa/2009/6*

cd /usr/hadoop/qx/data/ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/noaa/2009
sudo zcat 1*.gz >qxdata.txt
cd /usr/hadoop/qx


import sys
for i in sys.stdin:
i = i.strip()
d = i[15:23]
t = i[87:92]

print \'%s\\t%s\' % (d,t)

from operator import itemggetter
import sys

current_word = None
current_count = 0
word = None

for i in sys.stdin:
i = i.strip()
word,count = i.split(\'\\t\', 1)
try:
count = int(count)
except ValueError:
continue

if current_word == word:
if current_count > count:
current_count = count
else:
if current_word:
print \'%s\\t%s\' % (current_word, current_count)
current_count = count
current_word = word

if current_word == word:
print \'%s\\t%s\' % (current_word, current_count)

chmod a+x /usr/hadoop/qx/mapper.py
chmod a+x /usr/hadoop/qx/reducer.py

 

以上是关于理解MapReduce的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

理解MapReduce计算构架

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