1. Python 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。
1.1 Map阶段：mapper.py
在这里，我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 1。在我们的例子中，我们让随后的Reduce阶段做统计工作。
为了是脚本可执行，增加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，我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如果不是数字的话，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 的结果作为reducer.py 的输入，并统计每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，增加reducer.py的可执行权限
chmod +x hadoop-0.20.2/test/code/reducer.py
细节：split(chara, m)，第二个参数的作用，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)
这里建议大家在提交给MapReduce job之前在本地测试mapper.py 和reducer.py脚本。否则jobs可能会成功执行，但是结果并非自己想要的。
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
有时候经常使用sort来排序，需要预处理把需要排序的field语言在最前面。实际上这是
完全没有必要的，利用-k参数就足够了。
比如sort all
1 4
2 3
3 2
4 1
5 0
如果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
下载以下三个文件的
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
