用python写MapReduce函数——以WordCount为例

      尽管Hadoop框架是用java写的，可是Hadoop程序不限于java，能够用python、C++、ruby等。本例子中直接用python写一个MapReduce实例，而不是用Jython把python代码转化成jar文件。

      例子的目的是统计输入文件的单词的词频。

• 输入：文本文件
• 输出：文本（每行包括单词和单词的词频，二者之间用'\t'隔开）

 

1. Python MapReduce 代码

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

      咱们惟一须要作的是利用Python的sys.stdin读取输入数据，并把咱们的输出传送给sys.stdout。Hadoop流将会帮助咱们处理别的任何事情。

1.1 Map阶段：mapper.py

在这里，咱们假设把文件保存到hadoop-0.20.2/test/code/mapper.py

#!/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)

文件从STDIN读取文件。把单词切开，并把单词和词频输出STDOUT。Map脚本不会计算单词的总数，而是输出<word> 1。在咱们的例子中，咱们让随后的Reduce阶段作统计工做。

为了是脚本可执行，增长mapper.py的可执行权限

chmod +x hadoop-0.20.2/test/code/mapper.py

1.2 Reduce阶段：reducer.py

在这里，咱们假设把文件保存到hadoop-0.20.2/test/code/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:  #count若是不是数字的话，直接忽略掉 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 word == current_word:  #不要忘记最后的输出 print "%s\t%s" % (current_word, current_count)

文件会读取mapper.py 的结果做为reducer.py 的输入，并统计每一个单词出现的总的次数，把最终的结果输出到STDOUT。

为了是脚本可执行，增长reducer.py的可执行权限

chmod +x hadoop-0.20.2/test/code/reducer.py

细节：split(chara, m)，第二个参数的做用，下面的例子很给力

str = 'server=mpilgrim&ip=10.10.10.10&port=8080'
print str.split('=', 1)[0]  #1表示=只截一次 print str.split('=', 1)[1]
print str.split('=')[0]
print str.split('=')[1]

输出

server
mpilgrim&ip=10.10.10.10&port=8080
server
mpilgrim&ip　

1.3 测试代码（cat data | map | sort | reduce）

这里建议你们在提交给MapReduce job以前在本地测试mapper.py 和reducer.py脚本。不然jobs可能会成功执行，可是结果并不是本身想要的。

功能性测试mapper.py 和 reducer.py

[rte@hadoop-0.20.2]$cd test/code
[rte@code]$echo "foo foo quux labs foo bar quux" | ./mapper.py
foo	1
foo	1
quux	1
labs	1
foo	1
bar	1
quux	1
[rte@code]$echo "foo foo quux labs foo bar quux" | ./mapper.py | sort -k1,1 | ./reducer.py
bar	1
foo	3
labs	1
quux	2

 细节：sort -k1,1  参数何意？

-k, -key=POS1[,POS2]     键以pos1开始，以pos2结束

有时候常常使用sort来排序，须要预处理把须要排序的field语言在最前面。实际上这是

彻底没有必要的，利用-k参数就足够了。

好比sort all

1 4
2 3
3 2
4 1
5 0

若是sort -k 2的话，那么执行结果就是

5 0
4 1
3 2
2 3
1 4

 

2. 在Hadoop上运行python代码

2.1 数据准备

下载如下三个文件的

• Plain Text UTF-8
• Plain Text UTF-8
• Plain Text UTF-8

我把上面三个文件放到hadoop-0.20.2/test/datas/目录下

2.2 运行

把本地的数据文件拷贝到分布式文件系统HDFS中。

bin/hadoop dfs -copyFromLocal /test/datas  hdfs_in

查看

bin/hadoop dfs -ls

结果

drwxr-xr-x   - rte supergroup          0 2014-07-05 15:40 /user/rte/hdfs_in

查看具体的文件

bin/hadoop dfs -ls /user/rte/hdfs_in

执行MapReduce job

bin/hadoop jar contrib/streaming/hadoop-*streaming*.jar \
-file test/code/mapper.py     -mapper test/code/mapper.py \
-file test/code/reducer.py    -reducer test/code/reducer.py \
-input /user/rte/hdfs_in/*    -output /user/rte/hdfs_out

实例输出

查看输出结果是否在目标目录/user/rte/hdfs_out

bin/hadoop dfs -ls /user/rte/hdfs_out

输出

Found 2 items
drwxr-xr-x   - rte supergroup          0 2014-07-05 20:51 /user/rte/hdfs_out2/_logs
-rw-r--r--   2 rte supergroup     880829 2014-07-05 20:51 /user/rte/hdfs_out2/part-00000

查看结果

bin/hadoop dfs -cat /user/rte/hdfs_out2/part-00000

输出

以上已经达成目的了，可是能够利用python迭代器和生成器优化

 

3. 利用python的迭代器和生成器优化Mapper 和 Reducer代码

3.1 python中的迭代器和生成器

   看这

3.2 优化Mapper 和 Reducer代码

mapper.py

#!/usr/bin/env python
import sys
def read_input(file):
    for line in file:
        yield line.split()

def main(separator='\t'):
    data = read_input(sys.stdin)
    for words in data:
        for word in words:
            print "%s%s%d" % (word, separator, 1)

if __name__ == "__main__":
    main()

reducer.py

#!/usr/bin/env python
from operator import itemgetter
from itertools import groupby
import sys

def read_mapper_output(file, separator = '\t'):
    for line in file:
        yield line.rstrip().split(separator, 1)

def main(separator = '\t'):
    data = read_mapper_output(sys.stdin, separator = separator)
    for current_word, group in groupby(data, itemgetter(0)):
        try:
            total_count = sum(int(count) for current_word, count in group)
            print "%s%s%d" % (current_word, separator, total_count)
        except valueError:
            pass

if __name__ == "__main__":
    main()

细节：groupby

from itertools import groupby
from operator import itemgetter

things = [('2009-09-02', 11),
          ('2009-09-02', 3),
          ('2009-09-03', 10),
          ('2009-09-03', 4),
          ('2009-09-03', 22),
          ('2009-09-06', 33)]

sss = groupby(things, itemgetter(0))
for key, items in sss:
    print key
    for subitem in items:
        print subitem
    print '-' * 20

结果

>>> 
2009-09-02
('2009-09-02', 11)
('2009-09-02', 3)
--------------------
2009-09-03
('2009-09-03', 10)
('2009-09-03', 4)
('2009-09-03', 22)
--------------------
2009-09-06
('2009-09-06', 33)
--------------------

注 

• groupby(things, itemgetter(0)) 以第0列为排序目标
• groupby(things, itemgetter(1))以第1列为排序目标
• groupby(things)以整行为排序目标

4. 参考

python中的split函数中的参数问题

Writing an Hadoop MapReduce Program in Python

shell的sort命令的-k参数