hadoop程式開發 python

2021-10-10 20:44:02 字數 4094 閱讀 5279

這裡以統計單詞為例

mkdir /usr/local/hadoop-python


cd /usr/local/hadoop-python
#!/usr/bin/env python


import sys


# input comes from stdin (standard input) 輸入來自stdin（標準輸入）


for line in sys.stdin:


# remove leading and trailing whitespace 刪除前導和尾隨空格


line = line.strip(


)# split the line into words 把線分成單詞


words = line.split(


)# increase counters 增加櫃檯


for word in words:


# write the results to stdout (standard output); 


# 將結果寫入stdout（標準輸出）；


# what we output here will be the input for the


# reduce step, i.e. the input for reducer.py


# tab-delimited; the trivial word count is 1


# 我們在此處輸出的內容將是reduce步驟的輸入，即reducer.py製表符分隔的輸入; 		   # 平凡的字數是1


print


'%s\t%s'


%(word,


1)
檔案儲存後，請注意將其許可權作出相應修改：

vim reducer.py
#!/usr/bin/env python


from operator import itemgetter


import sys


current_word =


none


current_count =


0word =


none


# input comes from stdin 輸入來自stdin


for line in sys.stdin:


# remove leading and trailing whitespace 


# 刪除前導和尾隨空格


line = line.strip(


)    word, count = line.split(


'\t',1


)# convert count (currently a string) to int


# 將count（當前為字串）轉換為int


try:


count =


int(count)


except valueerror:


# count was not a number, so silently


# ignore/discard this line


# count不是數字，因此請忽略/丟棄此行


continue


# this if-switch only works because hadoop sorts map output


# by key (here: word) before it is passed to the reducer


# 該if開關僅起作用是因為hadoop在將對映輸出傳遞給reducer之前按鍵（此處為word）對	  # 對映輸出進行排序


if current_word == word:


current_count += count


else


:if current_word:


# write result to stdout


# 將結果寫入stdout


print


'%s\t%s'


%(current_word, current_count)


current_count = count


current_word = word


# do not forget to output the last word if needed!


# 如果需要，不要忘記輸出最後乙個單詞！


if current_word == word:


print


'%s\t%s'


%(current_word, current_count)
檔案儲存後，請注意將其許可權作出相應修改：

chmod a+x /usr/local/hadoop-python/reducer.py
首先可以在本機上測試以上**，這樣如果有問題可以及時發現：

輸出：


foo	1


foo	1


quux	1


labs	1


foo	1


bar	1


quux	1
再執行以下包含reduce.py的**：

輸出：


/www.gutenberg.org/cache/epub/20417/pg20417.txt
然後把這二本書上傳到hdfs檔案系統上：

# 在hdfs上的該使用者目錄下建立乙個輸入檔案的資料夾


hdfs dfs -mkdir /input 


# 上傳文件到hdfs上的輸入資料夾中


hdfs dfs -put /usr/local/hadoop-python/input/pg20417.txt /input
cd $hadoop_home


find .


/-name "*streaming*.jar"
然後就會找到我們的share資料夾中的hadoop-straming*.jar檔案:

.


/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.8.4.jar


./share/hadoop/tools/sources/hadoop-streaming-2.8.4-test-sources.jar


./share/hadoop/tools/sources/hadoop-streaming-2.8.4-sources.jar
/usr/local/hadoop-2.8.4/share/hadoop/tools/lib
由於這個檔案的路徑比較長，因此我們可以將它寫入到環境變數：

vim /etc/profile
export stream=/usr/local/hadoop-2.8.4/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.8.4.jar
由於通過streaming介面執行的指令碼太長了，因此直接建立乙個shell名稱為run.sh來執行：

vim run.sh
hadoop jar /usr/local/hadoop-2.8.4/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.8.4.jar \


/usr/local/hadoop-python/reducer.py \


-reducer /usr/local/hadoop-python/reducer.py \


-input /input/pg20417.txt \


-output /output1

Eclipse開發Hadoop程式

如鏈結 所示，如果想通過eclipse開發hadoop程式，需要以下步驟 3 通過window preferens，配置hadoop map reduce選項。指定hadoop安裝位址。4 配置map reduce locations。在window show view中開啟map reduce l...

Hadoop之MapReduce程式開發流程

對於乙個資料處理問題，若需要mapreduce，那麼如何設計和實現？mapreduce程式基礎模板，包含兩個部分，乙個是map，乙個是reduce。map和reduce的設計取決解決問題的演算法思路 而map和reduce的執行需要作業的排程。因此，mapreduce程式開發可以遵循以下流程。第一步...

hadoop 開發基礎

目錄 rz的使用 vi 快捷鍵 檔案許可權的操作 配置免密碼登陸 後台服務管理 iptable 防火牆 linux 中的軟體安裝 本地yum安裝倉庫配置 檔案上傳到linux 是上傳到當前目錄所在的資料夾 yum list grep lrzsz sudo yum y install lrzsz.x8...