在Hadoop上运行Python脚本

2020 年 1 月 6 日
筆記

之前已经配置好了Hadoop以及Yarn，可那只是第一步。下面还要在上面运行各种程序，这才是最重要的。

Ubuntu安装时默认已经安装了Python, 可以通过Python –version 查询其版本。

因此我们可以直接运行python的脚本了。

Python MapReduce Code

这里我们要用到 Hadoop Streaming API，通过STIDN（Standard input）和 STDOUT(Standard output)来向Map代码、Reduce代码传递数据。 Python有sys.stdin可以直接读取数据，sys.stdout来输出数据。

1 . 首先建立mapper.py.

用VIM建立mapper.py, 将文件存在/home/hadoop路径下, 代码如下：

#!/usr/bin/env python    import sys    # input comes from STDIN (standard input)  for line in sys.stdin:      # remove leading and trailing whitespace      line = line.strip()      # split the line into words      words = line.split()      # increase counters      for word in words:          # write the results to STDOUT (standard output);          # what we output here will be the input for the          # Reduce step, i.e. the input for reducer.py          #          # tab-delimited; the trivial word count is 1          print '%st%s' % (word, 1)

注意，保存时存为unix编码的，可以参考另一篇文章：编码问题

文件保存后，请注意将其权限作出相应修改：

chmod a+x /home/hadoop/mapper.py

2 . 建立reduce.py 用VIM建立reduce.py, 将文件存在/home/hadoop路径下, 代码如下：

#!/usr/bin/env python    from operator import itemgetter  import sys    current_word = None  current_count = 0  word = None    # input comes from STDIN  for line in sys.stdin:      # remove leading and trailing whitespace      line = line.strip()        # parse the input we got from mapper.py      word, count = line.split('t', 1)        # convert count (currently a string) to int      try:          count = int(count)      except ValueError:          # count was not a number, so silently          # ignore/discard this line          continue        # this IF-switch only works because Hadoop sorts map output      # by key (here: word) before it is passed to the reducer      if current_word == word:          current_count += count      else:          if current_word:              # write result to STDOUT              print '%st%s' % (current_word, current_count)          current_count = count          current_word = word    # do not forget to output the last word if needed!  if current_word == word:      print '%st%s' % (current_word, current_count)

文件保存后，请注意将其权限作出相应修改：

chmod a+x /home/hadoop/reduce.py

首先可以在本机上测试以上代码，这样如果有问题可以及时发现：

~$ echo "foo foo quux labs foo bar quux" | /home/hduser/mapper.py

运行结果如下：

再运行以下包含reducer.py的代码：

~$ echo "foo foo quux labs foo bar quux" | /home/hduser/mapper.py | sort -k1,1 | /home/hduser/reducer.py

结果如下：

在Hadoop上运行Python代码

准备工作：下载文本文件：

~$ mkdir tmp/guteberg  cd tmp/guteberg   wget http://www.gutenberg.org/files/5000/5000-8.txt   wget http://www.gutenberg.org/cache/epub/20417/pg20417.txt

然后把这二本书上传到hdfs文件系统上：

$ hdfs dfs -mkdir /user/input # 在hdfs上的该用户目录下创建一个输入文件的文件夹  $ hdfs dfs -put /home/hadoop/tmp/gutenberg/*.txt /user/input # 上传文档到hdfs上的输入文件夹中

寻找你的streaming的jar文件存放地址，注意2.6的版本放到share目录下了，可以进入hadoop安装目录寻找该文件：

$ cd $HADOOP_HOME  $ find ./ -name "*streaming*.jar"

然后就会找到我们的share文件夹中的hadoop-straming*.jar文件:

由于这个文件的路径比较长，因此我们可以将它写入到环境变量：

vi ~/.bashrc  # 打开环境变量配置文件  # 在里面写入streaming路径  export STREAM=$HADOOP_HOME/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-*.jar

由于通过streaming接口运行的脚本太长了，因此直接建立一个shell名称为run.sh来运行：

hadoop jar $STREAM    -files /home/hadoop/mapper.py, /home/hadoop/reducer.py   -mapper  /home/hadoop/mapper.py   -reducer  /home/hadoop/reducer.py   -input /user/input/*.txt    -output /user/output

然后”source run.sh”来执行mapreduce。结果就响当当的出来啦。

用cat来看一下输出结果如下：

参考： http://www.cnblogs.com/wing1995/p/hadoop.html?https://hadoop.apache.org/docs/r1.2.1/streaming.html http://hustlijian.github.io/tutorial/2015/06/19/Hadoop%E5%85%A5%E9%97%A8%E4%BD%BF%E7%94%A8.html http://www.michael-noll.com/tutorials/writing-an-hadoop-mapreduce-program-in-python/