理解Mapreduce
1. 用Python编写WordCount程序并提交任务
程序 |
WordCount |
输入 |
一个包含大量单词的文本文件 |
输出 |
文件中每个单词及其出现次数(频数),并按照单词字母顺序排序,每个单词和其频数占一行,单词和频数之间有间隔 |
- 编写map函数,reduce函数
- 将其权限作出相应修改
- 本机上测试运行代码
- 放到HDFS上运行
- 将之前爬取的文本文件上传到hdfs上
- 用Hadoop Streaming命令提交任务
- 查看运行结果
#! /usr/bin/python3 # Map函数 import sys for line in sys.stdin: line=line.strip() words=line.split() for word in words: print ('%s\t%s' % (word,1))
#! /usr/bin/python3 # Reduce函数 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: 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 current_word==word: print ('%s\t%s' % (current_word,current_count))
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】凌霞软件回馈社区,博客园 & 1Panel & Halo 联合会员上线
【推荐】抖音旗下AI助手豆包,你的智能百科全书,全免费不限次数
【推荐】博客园社区专享云产品让利特惠,阿里云新客6.5折上折
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步