理解MapReduce操作

2022-08-22 06:54:09 字數 1571 閱讀 8740

1. 用python編寫wordcount程式並提交任務

程式wordcount

輸入乙個包含大量單詞的文字檔案

輸出檔案中每個單詞及其出現次數(頻數),並按照單詞字母順序排序,每個單詞和其頻數佔一行,單詞和頻數之間有間隔

編寫map函式,reduce函式

#!/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

:

ifcurrent_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)

將其許可權作出相應修改

本機上測試執行**

4.放到hdfs上執行

將之前爬取的文字檔案上傳到hdfs上

用hadoop streaming命令提交任務

5.檢視執行結果

MapReduce的個人理解

mapreduce作為乙個平行計算框架,mr一共分為三個部分分別是map shuffle reduce,我們就從這三個步驟來理解mapreduce。1.map端 hadoop將mapreduce的輸入資料分成等長的資料塊,這個過程叫做input split也就是分片,然後為每乙個分片分配乙個map任...

關於MapReduce的理解?

來自知乎 其實我們可以從word count這個例項來理解mapreduce。mapreduce大體上分為六個步驟 input,split,map,shuffle,reduce,output。細節描述如下 輸入 input 如給定乙個文件,包含如下四行 2.拆分 split 將上述文件中每一行的內容...

深入理解MapReduce

化簡 reducing 遍歷集合中的元素來返回乙個綜合的結果。即,輸出表單裡一列數字的和這個任務屬於reducing。input,資料讀入 123456 設定資料輸入 fileinputformat.setinputpaths job,args 0 fileinputformat.setinputd...