1. 说明
前两篇分别介绍了Hadoop的配置方法和基本原理，本篇将介绍如何让程序借助Hadoop调用服务器集群中的算力。Hadoop是Java语言实现的，它不仅支持Java，还支持C++，Python等程序的分布计算。下面以Python为例介绍如何使用Hadoop的MapReduce功能。
2. 工作过程
在原理部分介绍过，Hadoop分为两部分，一部分是存储，一部分是运算，而各个部分又可分为主控和局部实现。这里忽略细节，主要说明运算的主控部分是如何运作的。
从程序调用的角度看，程序员首先需要把待处理的文件复制到HDFS文件系统之中，然后调Hadoop提供的java程序执行分布计算，具体需要执行的python代码用参数的形式提供；最后在HDFS生成输出文件，程序员再将其拷回本地即可。
这里的分布计算主要指MapReduce，MapReduce框架将输入数据分割成数据块，传给Mapper，然后Map任务在各个服务器上以完全并行的方式处理，接着MapReduce框架对Map任务的输出进行排序，并将结果做为Reduce任务的输入，最后由Reduce任务输出最终的结果。请注意，在Map和Reduce中有个排序的过程，因为必须完成所有map后才能reduce，这也局限了MapReduce的工作场景。
MapReduce的核心数据是<key,value>键值对，Mapper处理完数据输出的是键值对（如果不输出，则起到了过滤的作用），框架对键值对排序（后面在具体例子中介绍排序的原因），再输出给Reducer继续处理。Mapper的数量由输入文件的大小确定，Reducer的数量由程序员指定.
3. HDFS文件系统操作
Hadoop集群中的服务器处理的是HDFS中的数据，因此需要在本地和HDFS之间复制文件，常用命令如下：
$ hadoop fs -mkdir /tmp/input # 建立目录
$ hadoop fs -ls /tmp/ # 查看目录中文件
$ hadoop fs -copyFromLocal /tmp/test_items.txt /tmp/input/ # 复制本地文件到HDFS
$ hadoop fs -cat /tmp/input/test_items.txt # 查看文件内容
$ hadoop fs -copyToLocal /tmp/input . # 将HDFS中文件夹复制到本地更多命令见：http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/file_system_shell.html
4. 例程
1) 实现功能
统计文件中单词出现的次数。
2) 程序mapper.py
注意将程序设置为可执行权限
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import sys
for line in sys.stdin: # 从标准输入中按行读数据
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) # 输出键值对，每单词出现1次3) 程序reducer.py
注意将程序设置为可执行权限
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import sys
current_word = None # 当前单词
current_count = 0 # 当前单词频数
word = None
for line in sys.stdin:
words = line.strip()
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)4) 在本地实验
程序在Hadoop上运行前，先在本地运行，以保证其正确性，运行命令：
$ echo "Dear Bear River Car Car River Dear Car Bear" | ./mapper.py | sort -k 1,1 | ./reducer.py
可以看到命令用管道的方式将map,reduce和数据连接到了一起，中间还有sort命令用于排序，排序原因从reducer.py程序中可以看到。也可参见下图：
Hadoop将三行数据分成三份，mapper.py处理后如第三列所示，排序后变为第四列，它把同样的单词都放在一起了，使得在reducer.py在处理时只要判断连续单词是否相同，而无需从头到尾搜索单词。
5) Hadoop实验
$ hadoop jar /home/hadoop/hadoop/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.7.5.jar -files ./mapper.py,./reducer.py -mapper ./mapper.py -reducer ./reducer.py -input /tmp/input/*.txt -output /tmp/output/
这里py文件被指定了两次，files指定的是上传两个py文件，这里还可以上传配置文件等，后面是分别指定作为mapper和reducer的程序，然后是指定输入输出。非常简单，甚至不需要在python文件中加任何的支持库，只要读写输入输出却可。
5. 应用场景
Hadoop主要是针对海量数据处理的，试想当数据以TB,PB计量的时候，我们不可能用单机一次性打开所有数据。Hadoop方式可用多台便宜PC组合的方式处理海量数据。
看了一些典型的Hadoop应用场景，觉得现在使用Hadoop主要以HDFS加数据库的共享数据为主，更多的时候是被其它上层工具封装后调用。
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