Hadoop Streaming原理及实践

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使用Python实现Reducer,代码文件为word_count_reducer.py,代码如下所示:

一共有八个数据文件,离米 将近150M大小。

下面,确定Python语言来实现MapReduce Job的运行。

使用Python实现Mapper,代码文件为word_count_mapper.py,代码如下所示:

运行Python实现的MapReduce系统进程,如下所示:

相关问提

验证结果,如下所示:

面,让让当我们分别确定2个还可不都后能 使用Hadoop Streaming工具来进行计算的例子,比如对单词词频进行统计计算,即WordCount功能。

首先,让让当我们准备测试使用的数据集,如下所示:

在使用Python实现MapReduce时,无缘无故执行失败?

还可不都后能 查看TaskTracker结点运行日志,还可不都后能 看到,无缘无故找只能对应的Python脚本文件,错误示累似 下:

还可不都后能 使用Streaming的-file选项指定脚本文件加入到Job的Jar文件中,即使用上边运行的命令行中指定的“-file *.py”, 而实现的有1个Python脚本文件就在当前运行Job的结点当前目录下。

Hadoop Streaming提供了有1个便于进行MapReduce编程的工具包,使用它还可不都后能 基于很多很多可执行命令、脚本语言或很多很多编程语言来实现Mapper和 Reducer,从而充分利用Hadoop并行计算框架的优势和能力,来补救大数据。时要注意的是,Streaming措施是基于Unix系统的标准输入输出来进行MapReduce Job的运行,它区别与Pipes的地方主很多很多 通信协议,Pipes使用的是Socket通信,是对使用C++语言来实现MapReduce Job并通过Socket通信来与Hadopp平台通信,完成Job的执行。任何支持标准输入输出形状的编程语言都还可不都后能 使用Streaming措施来实现MapReduce Job,基本原理很多很多 输入从Unix系统标准输入,输出使用Unix系统的标准输出。

Hadoop是使用Java语言编写的,很多很多 最直接的措施的很多很多 使用Java语言来实现Mapper和Reducer,但会 配置MapReduce Job,提交到集群计算环境来完成计算。但会 很多很多 开发者但会 对Java不用说熟悉,很多很多 对很多很多具有脚本形状的语言,如C++、Shell、Python、 Ruby、PHP、Perl有实际开发经验,Hadoop Streaming为你这一 类开发者提供了使用Hadoop集群来进行补救数据的工具,即工具包hadoop-streaming-.jar。

Hadoop Streaming使用了Unix的标准输入输出作为Hadoop和很多很多编程语言的开发接口,但会 在很多很多的编程语言所写的系统进程中,只时要将标准输入作为程 序的输入,将标准输出作为系统进程的输出就还可不都后能 了。在标准的输入输出中,Key和Value是以Tab作为分隔符,但会 在Reducer的标准输入中,Hadoop框架保证了输入的数据是经过了按Key排序的。

怎样使用Hadoop Streaming工具呢?让让当我们还可不都后能 查看该工具的使用措施,通过命令行来获取,如下所示: