理解MapReduce

Posted 119林江绅

tags:

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

A.编写map函数,reduce函数B.将其权限作出相应修改

chmod a+x /home/hadoop/wc/mapper.py
chmod a+x /home/hadoop/wc/reducer.py

C.本机上测试运行代码

    D.放到HDFS上运行查看运行结果

       a.将之前爬取的文本文件上传到hdfs上

 

       b.用Hadoop Streaming命令提交任务

            E.查看运行结果

#!/usr/bin/env python
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/env python
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. 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

       A.气象数据集下载地址为:ftp://ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/noaa

      B.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)

      C.解压数据集,并保存在文本文件中

      D.对气象数据格式进行解析

      E.编写map函数,reduce函数

      F.将其权限作出相应修改

      G.本机上测试运行代码

 

      H.放到HDFS上运行查看运行结果

             a.将之前爬取的文本文件上传到hdfs上

             b.用Hadoop Streaming命令提交任务

 

       I.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

理解MapReduce计算构架

理解MapReduce计算构架

理解MapReduce

理解MapReduce

理解MapReduce

理解Mapreduce