Python初次实现MapReduce——WordCount

前言

Hadoop 本身是用 Java 开发的，所以之前的MapReduce代码小练都是由Java代码编写，但是通过Hadoop Streaming，我们可以使用任意语言来编写程序，让Hadoop 运行。

本文用Python语言实现了词频统计功能，最后通过Hadoop Streaming使其运行在Hadoop上。

Python写MapReduce代码

使用Python写MapReduce的“诀窍”是利用Hadoop流的API，通过STDIN(标准输入)、STDOUT(标准输出)在Map函数和Reduce函数之间传递数据。

我们唯一需要做的是利用Python的sys.stdin读取输入数据，并把我们的输出传送给sys.stdout。Hadoop流将会帮助我们处理别的任何事情。

Map阶段：mapper.py

Reducer阶段：reducer.py

python代码放在本地即可，不需上传到HDFS。由于后面需要执行这两段代码，所以为它们增加可执行权限，即：

chmod +x mapper.py
  

chmod +x reducer.py
  

本地测试

用Hadoop Streaming的好处之一就是因为代码没有库的依赖，调试方便，可以脱离Hadoop先在本地用管道模拟调试，所以我们先在本地进行测试。

mapper.py

reducer.py

Hadoop运行

数据准备

测试文件in.txt文件内容为：

需要将其上传至HDFS，上传命令为：

bin/hadoop -copyFromLocal in.txt in.txt
  

Hadoop Streaming简介

Hadoop Streaming框架，最大的好处是，让任何语言编写的map, reduce程序能够在hadoop集群上运行，map/reduce程序只要遵循从标准输入stdin读，写出到标准输出stdout即可。

它通过将其他语言编写的 mapper 和 reducer 通过参数传给一个事先写好的 Java 程序（Hadoop 自带的 *-streaming.jar），这个 Java 程序会负责创建 MR 作业，另开一个进程来运行 mapper，将得到的输入通过 stdin 传给它，再将 mapper 处理后输出到 stdout 的数据交给 Hadoop，经过 partition 和 sort 之后，再另开进程运行 reducer，同样通过 stdin/stdout 得到最终结果。因此，我们只需要在其他语言编写的程序中，通过 stdin 接收数据，再将处理过的数据输出到 stdout，Hadoop Streaming 就能通过这个 Java 的 wrapper 帮我们解决中间繁琐的步骤，运行分布式程序。

优点：

1. 可以使用自己喜欢的语言来编写 MapReduce 程序（不必非得使用 Java）

2. 不需要像写 Java 的 MR 程序那样 import 一大堆库，在代码里做很多配置，很多东西都抽象到了 stdio 上，代码量显著减少。

3. 因为没有库的依赖，调试方便，并且可以脱离 Hadoop 先在本地用管道模拟调试。

缺点：

1. 只能通过命令行参数来控制 MapReduce 框架，不像 Java 的程序那样可以在代码里使用 API，控制力比较弱。

2. 因为中间隔着一层处理，效率会比较慢。

3. 所以 Hadoop Streaming 比较适合做一些简单的任务，比如用 Python 写只有一两百行的脚本。如果项目比较复杂，或者需要进行比较细致的优化，使用 Streaming 就容易出现一些束手束脚的地方。

Hadoop Streaming运行

首先需要找到hadoop-streaming的位置，我的hadoop是2.x版本的，该包的位置在：

在执行的过程中遇到了权限不够的问题：

解决办法是扩大权限：

为了方便起见，接下来我就把hadoop-streaming-2.9.2.jar放在了/usr/local/hadoop目录下，所以在下面的命令中大家注意一下。

最后输入如下命令：

第一行是告诉Hadoop运行Streaming的Jav 程序，后面的mapper.py 和 reducer.py 是 mapper 所对应 Python 程序的路径。为了让Hadoop 将程序分发给其他机器，需要再加一个 -file 参数用于指明要分发的程序放在哪里。

Python代码优化

 使用 Python 编写 Hadoop Streaming 时，在能使用 iterator 的情况下，尽量使用 iterator，避免将 stdin 的输入大量储存在内存里，否则会严重降低性能。