使用python+hadoop-streaming编写hadoop处理程序

Hadoop Streaming提供了一个便于进行MapReduce编程的工具包，使用它可以基于一些可执行命令、脚本语言或其他编程语言来实现Mapper和 Reducer，从而充分利用Hadoop并行计算框架的优势和能力，来处理大数据

好吧我承认以上这句是抄的以下是原创干货

首先部署hadoop环境，这点可以参考 http://www.powerxing.com/install-hadoop-in-centos/

好吧原创从下一行开始

部署hadoop完成后，需要下载hadoop-streaming包，这个可以到http://www.java2s.com/Code/JarDownload/hadoop-streaming/hadoop-streaming-0.23.6.jar.zip去下载，或者访问http://www.java2s.com/Code/JarDownload/hadoop-streaming/选择最新版本，千万不要选择source否则后果自负，选择编译好的jar包即可，放到/usr/local/hadoop目录下备用

接下来是选择大数据统计的样本，我在阿里的天池大数据竞赛网站下载了母婴类购买统计数据，记录了900+个萌萌哒小baby的购买用户名、出生日期和性别信息，天池的地址https://tianchi.shuju.aliyun.com/datalab/index.htm

数据是一个csv文件，结构如下：

用户名,出生日期,性别（0女，1男，2不愿意透露性别）

比如：415971,20121111,0（数据已经脱敏处理）

下面我们来试着统计每年的男女婴人数

接下来开始写mapper程序mapper.py，由于hadoop-streaming是基于Unix Pipe的，数据会从标准输入sys.stdin输入，所以输入就写sys.stdin

#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-

import sys

for line in sys.stdin:
    line = line.strip()
    data = line.split(',')
    if len(data)<3:
        continue
    user_id = data[0]
    birthyear = data[1][0:4]
    gender = data[2]
    print >>sys.stdout,"%s\t%s"%(birthyear,gender)

一个很简单的程序，看不懂的请自行提高姿势水平

下面是reduce程序，这里大家需要注意一下，map到reduce的期间，hadoop会自动给map出的key排序，所以到reduce中是一个已经排序的键值对，这简化了我们的编程工作

我是有洪荒之力的reducer.py，和外面的哪些妖艳贱货不一样

#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-

import sys

gender_totle = {'0':0,'1':0,'2':0}
prev_key = False
for line in sys.stdin:#map的时候map中的key会被排序
    line = line.strip()    
    data = line.split('\t')
    birthyear = data[0]
    curr_key = birthyear
    gender = data[1]
    
    #寻找边界，输出结果
    if prev_key and curr_key !=prev_key:#不是第一次，并且找到了边界
        print >>sys.stdout,"%s year has female %s and male %s"%(prev_key,gender_totle['0'],gender_totle['1'])#先输出上一次统计的结果
        prev_key = curr_key
        gender_totle['0'] = 0
        gender_totle['1'] = 0
        gender_totle['2'] = 0#清零
        gender_totle[gender] +=1#开始计数
    else:
        prev_key = curr_key
        gender_totle[gender] += 1
#输出最后一行
if prev_key:
    print >>sys.stdout,"%s year has female %s and male %s"%(prev_key,gender_totle['0'],gender_totle['1'])

接下来就是将样本和mapper reducer上传到hdfs中并执行了，这也是我踩坑的地方

可以先这样测试下python脚本是否正确

cat sample.csv | ./mapper.py | sort -t ' ' -k 1 | ./reducer.py 

 

首先要在hdfs中创建相应的目录，为了方便，我将一部分hadoop命令做了别名

alias stop-dfs='/usr/local/hadoop/sbin/stop-dfs.sh'
alias start-dfs='/usr/local/hadoop/sbin/start-dfs.sh'
alias dfs='/usr/local/hadoop/bin/hdfs dfs'
echo "alias stop-dfs='/usr/local/hadoop/sbin/stop-dfs.sh'" >> /etc/profile
echo "alias start-dfs='/usr/local/hadoop/sbin/start-dfs.sh'" >> /etc/profile
echo "alias dfs='/usr/local/hadoop/bin/hdfs dfs'" >> /etc/profile

 

启动hadoop后，先创建一个用户目录

dfs -mkdir -p /user/root

将样本上传到此目录中

dfs -put ./sample.csv /user/root

当然也可以这样处理更加规范，这两者的差别一会儿会说

dfs -mkdir -p /user/root/input
dfs -put ./sample.csv /user/root/input

接下来将mapper.py和reducer.py上传到服务器上，切换到上传以上两个文件的目录

然后就可以执行了，执行命令如下

hadoop jar /usr/local/hadoop/hadoop-streaming-0.23.6.jar \
-D mapred.job.name="testhadoop" \
-D mapred.job.queue.name=testhadoopqueue \
-D mapred.map.tasks=50 \
-D mapred.min.split.size=1073741824 \
-D mapred.reduce.tasks=10 \
-D stream.num.map.output.key.fields=1 \
-D num.key.fields.for.partition=1 \
-input sample.csv \
-output output-streaming \
-mapper mapper.py \
-reducer reducer.py \
-file mapper.py \
-file reducer.py \
-partitioner org.apache.hadoop.mapred.lib.KeyFieldBasedPartitioner  

如果是将sample.csv放到input下，这个命令就应该这么写，不过反正我也没试过，出错了不关我的事

hadoop jar /usr/local/hadoop/hadoop-streaming-0.23.6.jar \
-D mapred.job.name="testhadoop" \
-D mapred.job.queue.name=testhadoopqueue \
-D mapred.map.tasks=50 \
-D mapred.min.split.size=1073741824 \
-D mapred.reduce.tasks=10 \
-D stream.num.map.output.key.fields=1 \
-D num.key.fields.for.partition=1 \
-input input/sample.csv \
-output output-streaming \
-mapper mapper.py \
-reducer reducer.py \
-file mapper.py \
-file reducer.py \
-partitioner org.apache.hadoop.mapred.lib.KeyFieldBasedPartitioner  

命令的解释如下

 

（1）-input：输入文件路径
（2）-output：输出文件路径
（3）-mapper：用户自己写的mapper程序，可以是可执行文件或者脚本
（4）-reducer：用户自己写的reducer程序，可以是可执行文件或者脚本
（5）-file：打包文件到提交的作业中，可以是mapper或者reducer要用的输入文件，如配置文件，字典等。
         这个一般是必须有的，因为mapper和reducer函数都是写在本地的文件中，因此需要将文件上传到集群中才能被执行
（6）-partitioner：用户自定义的partitioner程序
（7）-D：作业的一些属性（以前用的是-jonconf），具体有：
              1）mapred.map.tasks：map task数目  
              设置的数目与实际运行的值并不一定相同，若输入文件含有M个part，而此处设置的map_task数目超过M，那么实际运行map_task仍然是M
              2）mapred.reduce.tasks：reduce task数目  不设置的话，默认值就为1
              3）num.key.fields.for.partition=N：shuffle阶段将数据集的前N列作为Key；所以对于wordcount程序，map输出为“word  1”，shuffle是以word作为Key，因此这里N=1
（8）-D stream.num.map.output.key.fields=1 这个是指在reduce之前将数据按前1列做排序，一般情况下可以去掉

 

接下来就是激动人心的一刻了，要非常用力地跪着按下enter键

如果有报错output-streaming already exists就用命令dfs -rm -R /user/root/output-streaming 然后跳起来按下enter键

即使出现奇怪的刷屏也不要惊奇恩妈妈是这么教我的

如果出现以下字样就是成功了

16/08/18 18:35:20 INFO mapreduce.Job:  map 100% reduce 100%
16/08/18 18:35:20 INFO mapreduce.Job: Job job_local926114196_0001 completed successfully

 之后使用如下命令将结果取回本地，使用cat命令就能查看

dfs -get /user/root/output-streaming/* ./output-streaming
cat ./output-streaming/*

 很惭愧，只做了一点微小的工作