在hadoop上用Python实现WordCount

一、简单说明

本例中我们用Python写一个简单的运行在Hadoop上的MapReduce程序，即WordCount(读取文本文件并统计单词的词频)。这里我们将要输入的单词文本input.txt和Python脚本放到/home/data/python/WordCount目录下。

cd /home/data/python/WordCount

vi input.txt

输入：

There is no denying that

hello python

hello mapreduce

mapreduce is good

二、编写Map代码

这里我们创建一个mapper.py脚本，从标准输入(stdin)读取数据，默认以空格分隔单词，然后按行输出单词机器词频到标准输出(stdout)，整个Map处理过程不会统计每个单词出现的总次数，而是直接输出“word 1”,以便作为Reduce的输入进行统计，确保该文件是可执行的(chmod +x /home/data/python//WordCount/mapper.py)。

cd /home/data/python//WordCount

vi mapper.py

#!/usr/bin/env python

# -*- coding:UTF-8 -*-

import sys

#输入为标准输入stdin

for line in sys.stdin:

#删除开头和结尾的空格

line = line.strip()

#以默认空格分隔行单词到words列表

words = line.split()

for word in words:

#输出所有单词，格式为“单词，1”以便作为Reduce的输入

print(‘%s\t%s‘ %(word,1))

#截图如下：

三、编写Reduce代码

这里我们创建一个reducer.py脚本，从标准输入(stdin)读取mapper.py的结果，然后统计每个单词出现的总次数并输出到标准输出(stdout)，

确保该文件是可执行的(chmod +x /home/data/python//WordCount/reducer.py)

cd /home/data/python//WordCount

vi reducer.py

#!/usr/bin/env python

# -*- coding:UTF-8 -*-

import sys

current_word = None

current_count = 0

word = None

#获取标准输入，即mapper.py的输出

for line in sys.stdin:

#删除开头和结尾的空格

line = line.strip()

#解析mapper.py输出作为程序的输入，以tab作为分隔符

word,count = line.split(‘\t‘,1)

#转换count从字符型为整型

try:

count = int(count)

except ValueError:

#count不是数据时，忽略此行

continue

#要求mapper.py的输出做排序操作，以便对连接的word做判断，hadoop会自动排序

if current_word == word:

current_count += count

else:

if current_word:

#输出当前word统计结果到标准输出

print(‘%s\t%s‘ %(current_word,current_count))

current_count = count

current_word = word

#输出最后一个word统计

if current_word == word

print(‘%s\%s‘ %(current_word,current_count))

#截图如下：

四、本地测试代码

我们可以在Hadoop平台运行之前在本地测试，校验mapper.py与reducer.py运行的结果是否正确。注意：测试reducer.py时需要对mapper.py的输出做排序(sort)操作，不过，Hadoop环境会自动实现排序。

#在本地运行mapper.py:

cd /home/data/python/WordCount/

#记得执行： chmod +x /home/data/python//WordCount/mapper.py

cat input.txt | ./mapper.py

#在本地运行reducer.py

#记得执行：chmod +x /home/data/python//WordCount/reducer.py

cat input.txt | ./mapper.py | sort -k1,1 | ./reducer.py

五、在Hadoop平台上运行代码

在hadoop运行代码，前提是已经搭建好hadoop集群

1、创建目录并上传文件

首先在HDFS上创建文本文件存储目录，这里我创建为：/WordCound

hdfs dfs -mkdir /WordCound

#将本地文件input.txt上传到hdfs的/WordCount上。

hadoop fs -put /home/data/python/WordCount/input.txt /WordCount

hadoop fs -ls /WordCount      #查看在hdfs中/data/WordCount目录下的内容

2、执行MapReduce程序

为了简化我们执行Hadoop MapReduce的命令，我们可以将Hadoop的hadoop-streaming-3.0.0.jar加入到系统环境变量/etc/profile中，在/etc/profile文件中添加如下配置：

首先在配置里导入hadoop-streaming-3.0.0.jar

vi /etc/profile

HADOOP_STREAM=$HADOOP_HOME/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-3.0.0.jar

export HADOOP_STREAM

source /etc/profile    #刷新配置

#执行以下命令:

hadoop jar $HADOOP_STREAM -file /home/data/python/WordCount/mapper.py -mapper ./mapper.py -file /home/data/python/WordCount/reducer.py -reducer ./reducer.py -input /WordCount -output /output/word1

得到：

然后，输入以下命令查看结果：

hadoop fs -ls /output/word1

hadoop fs -cat /output/word1/part-00000   #查看分析结果

可以发现，结果与之前测试的时候是一致的，那么恭喜你，大功告成！