理解MapReduce

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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
    #! /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

     

  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

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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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