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 '%s\t%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 '%s\t%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 '%s\t%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
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:
$ 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:
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:
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。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

PythonとCは、メモリ管理と制御に大きな違いがあります。 1。Pythonは、参照カウントとガベージコレクションに基づいて自動メモリ管理を使用し、プログラマーの作業を簡素化します。 2.Cには、メモリの手動管理が必要であり、より多くの制御を提供しますが、複雑さとエラーのリスクが増加します。どの言語を選択するかは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

PythonまたはCを選択するかどうかは、プロジェクトの要件に依存するかどうかは次のとおりです。1)Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリのため、迅速な発展、データサイエンス、スクリプトに適しています。 2)Cは、コンピレーションと手動メモリ管理のため、システムプログラミングやゲーム開発など、高性能および基礎となる制御を必要とするシナリオに適しています。

Pythonは、データサイエンスと機械学習で広く使用されており、主にそのシンプルさと強力なライブラリエコシステムに依存しています。 1)Pandasはデータ処理と分析に使用され、2)Numpyが効率的な数値計算を提供し、3)SCIKIT-LEARNは機械学習モデルの構築と最適化に使用されます。これらのライブラリは、Pythonをデータサイエンスと機械学習に理想的なツールにします。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。


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