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 |
- 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))
- 将其权限作出相应修改
sudo chmod 777 mapper.py sudo chmod 777 reducter.py
- 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
- 将之前爬取的文本文件上传到hdfs上
- 用Hadoop Streaming命令提交任务
- 查看运行结果
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