MapReduce 在 Python 中的接口
MapReduce是一种编程模型，用于处理和生成大数据集，它由两个步骤组成：Map（映射）步骤和Reduce（归约）步骤，Python中有多种库可以实现MapReduce，其中最常用的是Hadoop Streaming和mrjob。
使用 Hadoop Streaming
Hadoop Streaming允许用户通过标准输入输出流与Hadoop集群进行交互，要使用Hadoop Streaming，你需要编写一个Mapper脚本和一个Reducer脚本，并通过标准输入输出与它们进行通信。
Mapper脚本
#!/usr/bin/env python import sys for line in sys.stdin: words = line.strip().split() for word in words: print(f"{word}\t1")
Reducer脚本
#!/usr/bin/env python
import sys
current_word = None
current_count = 0
for line in sys.stdin:
word, count = line.strip().split('\t')
count = int(count)
if current_word == word:
current_count += count
else:
if current_word:
print(f"{current_word}\t{current_count}")
current_word = word
current_count = count
if current_word:
print(f"{current_word}\t{current_count}")
使用 mrjob
mrjob是一个Python库，提供了一种更简洁的方式来编写MapReduce任务，它会自动处理作业的提交、监控和结果收集。
示例代码
from mrjob.job import MRJob
from mrjob.step import MRStep
class WordCount(MRJob):
def steps(self):
return [
MRStep(mapper=self.mapper, reducer=self.reducer)
]
def mapper(self, _, line):
words = line.strip().split()
for word in words:
yield (word, 1)
def reducer(self, word, counts):
yield (word, sum(counts))
if __name__ == '__main__':
WordCount.run()
相关问题与解答
问题1：如何修改上述代码以实现单词计数以外的其他功能？
答案1：你可以根据需要修改mapper和reducer来实现不同的功能，如果你想计算每个单词的平均长度，你可以在mapper中输出单词及其长度，然后在reducer中计算总长度除以单词出现的次数。
问题2：如何在Hadoop Streaming中使用多个Reducer？
答案2：在Hadoop Streaming中，默认情况下只有一个Reducer，你可以通过设置D mapreduce.job.reduces参数来指定Reducer的数量，要在Hadoop Streaming作业中使用两个Reducer，可以在命令行中添加以下参数：D mapreduce.job.reduces=2，你的Reducer脚本需要能够处理来自多个Reducer的数据。
原创文章，作者：K-seo，如若转载，请注明出处：https://www.kdun.cn/ask/592546.html
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