hadoop2.7.1中用原生python编写mapreduce，

hadoop2.7.1中用原生python编写mapreduce，

这是从《python自动化运维》上看来的，因版本不同做了点修改。

目的是统计文件words.txt中单词出现的词频，步骤如下：1、上传words.txt到HDFS；2、执行MapReduce任务；3、查看输出结果

我们在hadoop上操作之前现在本地测试一下：

一、本地测试

要处理的文件words.txt，因为hadoop会自动排序，我测试时候就模拟自动排序了一下，实际上传的文件单词胡乱分开就可以了：

<p>hehe lala</p><p>pig hehe nihao</p><p>nihao</p><p>hehe hehe hehe</p><p>hehe pig pig</p><p>hehe </p><p>zhu nihao pig</p><p>pig nihao zhu</p><p>cat</p><p>zhu</p><p>pig pig pig pig  zhu zhu zhu zhu</p><p>zhu tian tian tain</p>

hadoop除了用java编写mapreduce任务，还提供了其他语言操作的API——Hadoop Streaming，他通过标准的输入和输出来实现map与reduce之间传递数据，映射到Python中便是sys.stdin输入数据、sys.stdout输出数据。其他业务逻辑也直接在Python中编写。

mapper.py代码：

#!/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)

reducer.py

#!/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)

编写好后用 catwords.txt | python mapper.py | sort | python reducer.py测试一下结果是否正确，再去hadoop上进行处理。

二、hadoop测试

先新建一个word目录存放words.txt：

hadoop fs -mkdir /word/

把words.txt上传到HDFS：

hadoop fs -put words.txt /word/words.txt

列出上传的文件：

hadoop fs -ls /word/

下面是关键的执行MapReduce任务了，数据结果文件指定输出到/hehe/

<p>hadoop <span >jar</span>hadoop-streaming-2.7.1.jar <span >-mapper</span> ./mapper.py <span >-reducer</span> ./reducer.py <span >-input </span>/word/words.txt <span >-output</span> /hehe/</p>

这里的mapper.py和reducer.py都放在hadoop主目录下
hadoop-streaming-2.7.1.jar这个文件在hadoop目录下的/share/hadoop/tools/lib/中，我把他cp到hadoop的主目录下去了，方便执行

任务结束后去/hehe/查看结果，其中/hehepart-00000为分析结果文件。

目前用到的命令总结：

格式化HDFS：hadoop namenode –format；

启动Hadoop：sbin/start-all.sh  （简单粗暴，但是系统推荐一个一个启动）；

关闭Hadoop：sbin/stop-all.sh （同样系统推荐一个一个关闭）；

关闭safe mode：hadoop dfsadmin -safemode leave

 

fs命令，操作文件和目录：

创建目录：hadoop fs -mkdir [-p]   <paths>

         -p：连同父目录一起创建

列出目录：hadoop fs -ls [-d] [-h] [-R]  [<path> ...]

         -d:Directories are listed as plain files.

-h: Format filesizes in a human-readable fashion (eg 64.0m instead of 67108864).

-R: Recursivelylist subdirectories encountered.

删除文件或目录：hadoop fs -rmr [-skipTrash]  <args>

         官方推荐：hadoop fs -rm –r

         Skiptrash是，跳过回收站完全删除？

上传文件：hadoop fs –put  <localsrc> ... <dst>

查看文件内容：hadoop fs -cat filename 和 hadoop fs -text filename    (-text还有其他功能)

 

jar命令，运行jar文件：

主要用Hadoop Streaming进行，即hadoop jar hadoop-streaming-2.7.1.jar，举个例子，照这个运行就行：

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hadoop jar hadoop-streaming-2.7.1.jar \

  -input myInputDirs \

  -output myOutputDir \

  -mapper /bin/cat \

  -reducer /usr/bin/wc

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