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让python在hadoop上跑起来

文章作者:编程应用 上传时间:2019-09-03

让python在hadoop上跑起来,pythonhadoop

本文实例讲解的是一般的hadoop入门程序“WordCount”,就是首先写一个map程序用来将输入的字符串分割成单个的单词,然后reduce这些单个的单词,相同的单词就对其进行计数,不同的单词分别输出,结果输出每一个单词出现的频数。

  注意:关于数据的输入输出是通过sys.stdin(系统标准输入)和sys.stdout(系统标准输出)来控制数据的读入与输出。所有的脚本执行之前都需要修改权限,否则没有执行权限,例如下面的脚本创建之前使用“chmod +x mapper.py”

1.mapper.py

#!/usr/bin/env python
import sys

for line in sys.stdin: # 遍历读入数据的每一行

  line = line.strip() # 将行尾行首的空格去除
  words = line.split() #按空格将句子分割成单个单词
  for word in words:
    print '%st%s' %(word, 1)

2.reducer.py

#!/usr/bin/env python

from operator import itemgetter
import sys

current_word = None # 为当前单词
current_count = 0 # 当前单词频数
word = None

for line in sys.stdin:
  words = line.strip() # 去除字符串首尾的空白字符
  word, count = words.split('t') # 按照制表符分隔单词和数量

  try:
    count = int(count) # 将字符串类型的‘1'转换为整型1
  except ValueError:
    continue

  if current_word == word: # 如果当前的单词等于读入的单词
    current_count += count # 单词频数加1
  else:
    if current_word: # 如果当前的单词不为空则打印其单词和频数
      print '%st%s' %(current_word, current_count) 
    current_count = count # 否则将读入的单词赋值给当前单词,且更新频数
    current_word = word

if current_word == word:
  print '%st%s' %(current_word, current_count)

在shell中运行以下脚本,查看输出结果:

echo "foo foo quux labs foo bar zoo zoo hying" | /home/wuying/mapper.py | sort -k 1,1 | /home/wuying/reducer.py

# echo是将后面“foo ****”字符串输出,并利用管道符“|”将输出数据作为mapper.py这个脚本的输入数据,并将mapper.py的数据输入到reducer.py中,其中参数sort -k 1,1是将reducer的输出内容按照第一列的第一个字母的ASCII码值进行升序排序

其实,我觉得后面这个reducer.py处理单词频数有点麻烦,将单词存储在字典里面,单词作为‘key',每一个单词出现的频数作为'value',进而进行频数统计感觉会更加高效一点。因此,改进脚本如下:

mapper_1.py

图片 1

但是,貌似写着写着用了两个循环,反而效率低了。关键是不太明白这里的current_word和current_count的作用,如果从字面上老看是当前存在的单词,那么怎么和遍历读取的word和count相区别?

下面看一些脚本的输出结果:

图片 2

我们可以看到,上面同样的输入数据,同样的shell换了不同的reducer,结果后者并没有对数据进行排序,实在是费解~

让Python代码在hadoop上跑起来!

一、准备输入数据

接下来,先下载三本书:

$ mkdir -p tmp/gutenberg
$ cd tmp/gutenberg
$ wget http://www.gutenberg.org/ebooks/20417.txt.utf-8
$ wget http://www.gutenberg.org/files/5000/5000-8.txt
$ wget http://www.gutenberg.org/ebooks/4300.txt.utf-8

 然后把这三本书上传到hdfs文件系统上:

 $ hdfs dfs -mkdir /user/${whoami}/input # 在hdfs上的该用户目录下创建一个输入文件的文件夹
 $ hdfs dfs -put /home/wuying/tmp/gutenberg/*.txt /user/${whoami}/input # 上传文档到hdfs上的输入文件夹中

寻找你的streaming的jar文件存放地址,注意2.6的版本放到share目录下了,可以进入hadoop安装目录寻找该文件:

$ cd $HADOOP_HOME
$ find ./ -name "*streaming*"

然后就会找到我们的share文件夹中的hadoop-straming*.jar文件:

图片 3

寻找速度可能有点慢,因此你最好是根据自己的版本号到对应的目录下去寻找这个streaming文件,由于这个文件的路径比较长,因此我们可以将它写入到环境变量:

$ vi ~/.bashrc # 打开环境变量配置文件
# 在里面写入streaming路径
export STREAM=$HADOOP_HOME/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-*.jar

由于通过streaming接口运行的脚本太长了,因此直接建立一个shell名称为run.sh来运行:

hadoop jar $STREAM 
-files ./mapper.py,./reducer.py 
-mapper ./mapper.py 
-reducer ./reducer.py 
-input /user/$(whoami)/input/*.txt 
-output /user/$(whoami)/output

然后"source run.sh"来执行mapreduce。结果就响当当的出来啦。这里特别要提醒一下:

1、一定要把本地的输入文件转移到hdfs系统上面,否则无法识别你的input内容;

2、一定要有权限,一定要在你的hdfs系统下面建立你的个人文件夹否则就会被denied,是的,就是这两个错误搞得我在服务器上面痛不欲生,四处问人的感觉真心不如自己清醒对待来的好;

3、如果你是第一次在服务器上面玩hadoop,建议在这之前请在自己的虚拟机或者linux系统上面配置好伪分布式然后入门hadoop来的比较不那么头疼,之前我并不知道我在服务器上面运维没有给我运行的权限,后来在自己的虚拟机里面运行一下example实例以及wordcount才找到自己的错误。

好啦,然后不出意外,就会complete啦,你就可以通过如下方式查看计数结果:

图片 4

以上就是本文的全部内容,希望对大家学习python软件编程有所帮助。

科多大数据小课堂开课啦!拿出本子做笔记哦

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本文实例讲解的是一般的hadoop入门程序“WordCount”,就是首先写一个map程序用来将输入的字符串分割成单...

关于hadoop,建议大家在自己的linux上面跟着网上的教程搭建一次单节点和多节点的hadoop平台,我这里演示的是直接登录服务器,所以环境神马的都是现成的。关于mapreduce,我是新手,只能从“分而治之”的角度来考虑,首先“map”也就是”分”——数据分割,然后“reduce”对"map"处理后的结果进一步的运算,这里给出的例子是一般的hadoop入门程序“WordCount”,就是首先写一个map程序用来将输入的字符串分割成单个的单词,然后reduce这些单个的单词,相同的单词就对其进行计数,不同的单词分别输出,结果输出每一个单词出现的频数。这就是我们的简单程序的思想,让我们玩玩~

注意:关于数据的输入输出是通过sys.stdin(系统标准输入)和sys.stdout(系统标准输出)来控制数据的读入与输出。所有的脚本执行之前都需要修改权限,否则没有执行权限,例如下面的脚本创建之前使用“chmod +x mapper.py”

1.mapper.py

1 #!/usr/bin/env python

2 import sys

3

4 for line in sys.stdin: # 遍历读入数据的每一行

5

6 line = line.strip() # 将行尾行首的空格去除

7 words = line.split() #按空格将句子分割成单个单词

8 for word in words:

9 print '%st%s' %(word, 1)

2.reducer.py

1 #!/usr/bin/env python

2

3 from operator import itemgetter

4 import sys

5

6 current_word = None # 为当前单词

7 current_count = 0 # 当前单词频数

8 word = None

9

10 for line in sys.stdin:

11 words = line.strip() # 去除字符串首尾的空白字符

12 word, count = words.split('t') # 按照制表符分隔单词和数量

13

14 try:

15 count = int(count) # 将字符串类型的‘1’转换为整型1

16 except ValueError:

17 continue

18

19 if current_word == word: # 如果当前的单词等于读入的单词

20 current_count += count # 单词频数加1

21 else:

22 if current_word: # 如果当前的单词不为空则打印其单词和频数

23 print '%st%s' %(current_word, current_count)

24 current_count = count # 否则将读入的单词赋值给当前单词,且更新频数

25 current_word = word

26

27 if current_word == word:

28 print '%st%s' %(current_word, current_count)

在shell中运行以下脚本,查看输出结果:

1 echo "foo foo quux labs foo bar zoo zoo hying" | /home/wuying/mapper.py | sort -k 1,1 | /home/wuying/reducer.py

2

3 # echo是将后面“foo ****”字符串输出,并利用管道符“|”将输出数据作为mapper.py这个脚本的输入数据,并将mapper.py的数据输入到reducer.py中,其中参数sort -k 1,1是将reducer的输出内容按照第一列的第一个字母的ASCII码值进行升序排序

其实,我觉得后面这个reducer.py处理单词频数有点麻烦,将单词存储在字典里面,单词作为‘key’,每一个单词出现的频数作为'value',进而进行频数统计感觉会更加高效一点。因此,改进脚本如下:

mapper_1.py

但是,貌似写着写着用了两个循环,反而效率低了。关键是不太明白这里的current_word和current_count的作用,如果从字面上老看是当前存在的单词,那么怎么和遍历读取的word和count相区别?

下面看一些脚本的输出结果:

我们可以看到,上面同样的输入数据,同样的shell换了不同的reducer,结果后者并没有对数据进行排序,实在是费解~

让Python代码在hadoop上跑起来!

一、准备输入数据

接下来,先下载三本书:

1 $ mkdir -p tmp/gutenberg

2 $ cd tmp/gutenberg

3 $ wget

4 $ wget

5 $ wget

然后把这三本书上传到hdfs文件系统上:

1 $ hdfs dfs -mkdir /user/${whoami}/input # 在hdfs上的该用户目录下创建一个输入文件的文件夹

2 $ hdfs dfs -put /home/wuying/tmp/gutenberg/*.txt /user/${whoami}/input # 上传文档到hdfs上的输入文件夹中

寻找你的streaming的jar文件存放地址,注意2.6的版本放到share目录下了,可以进入hadoop安装目录寻找该文件:

$ cd $HADOOP_HOME

$ find ./ -name "*streaming*"

然后就会找到我们的share文件夹中的hadoop-straming*.jar文件:

寻找速度可能有点慢,因此你最好是根据自己的版本号到对应的目录下去寻找这个streaming文件,由于这个文件的路径比较长,因此我们可以将它写入到环境变量:

$ vi ~/.bashrc # 打开环境变量配置文件

# 在里面写入streaming路径

export STREAM=$HADOOP_HOME/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-*.jar

由于通过streaming接口运行的脚本太长了,因此直接建立一个shell名称为run.sh来运行:

1 hadoop jar $STREAM

2 -files ./mapper.py,./reducer.py

3 -mapper ./mapper.py

4 -reducer ./reducer.py

5 -input /user/$(whoami)/input/*.txt

6 -output /user/$(whoami)/output

然后"source run.sh"来执行mapreduce。结果就响当当的出来啦。这里特别要提醒一下:

1、一定要把本地的输入文件转移到hdfs系统上面,否则无法识别你的input内容;

2、一定要有权限,一定要在你的hdfs系统下面建立你的个人文件夹否则就会被denied,是的,就是这两个错误搞得我在服务器上面痛不欲生,四处问人的感觉真心不如自己清醒对待来的好;

3、如果你是第一次在服务器上面玩hadoop,建议在这之前请在自己的虚拟机或者linux系统上面配置好伪分布式然后入门hadoop来的比较不那么头疼,之前我并不知道我在服务器上面运维没有给我运行的权限,后来在自己的虚拟机里面运行一下example实例以及wordcount才找到自己的错误。

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