用Python写MapReduce函数——以WordCount为例

      尽管Hadoop框架是用java写的，但是Hadoop程序不限于java，可以用python、C++、ruby等。本例子中直接用python写一个MapReduce实例，而不是用Jython把python代码转化成jar文件。

      例子的目的是统计输入文件的单词的词频。

• 输入：文本文件
• 输出：文本（每行包括单词和单词的词频，两者之间用'\t'隔开）

1. Python MapReduce 代码

      使用python写MapReduce的“诀窍”是利用Hadoop流的API，通过STDIN(标准输入)、STDOUT(标准输出)在Map函数和Reduce函数之间传递数据。

      我们唯一需要做的是利用Python的sys.stdin读取输入数据，并把我们的输出传送给sys.stdout。Hadoop流将会帮助我们处理别的任何事情。

1.1 Map阶段：mapper.py

在这里，我们假设把文件保存到hadoop-0.20.2/test/code/mapper.py

#!/usr/bin/env python
import sys
for line in sys.stdin:
    line = line.strip()
    words = line.split()
    for word in words:
        print "%s\t%s" % (word, 1)

文件从STDIN读取文件。把单词切开，并把单词和词频输出STDOUT。Map脚本不会计算单词的总数，而是输出 1。在我们的例子中，我们让随后的Reduce阶段做统计工作。

为了是脚本可执行，增加mapper.py的可执行权限

chmod +x hadoop-0.20.2/test/code/mapper.py

1.2 Reduce阶段：reducer.py

在这里，我们假设把文件保存到hadoop-0.20.2/test/code/reducer.py

#!/usr/bin/env python
from operator import itemgetter
import sys
 
current_word = None
current_count = 0
word = None
 
for line in sys.stdin:
    line = line.strip()
    word, count = line.split('\t', 1)
    try:
        count = int(count)
    except ValueError:  #count如果不是数字的话，直接忽略掉
        continue
    if current_word == word:
        current_count += count
    else:
        if current_word:
            print "%s\t%s" % (current_word, current_count)
        current_count = count
        current_word = word
 
if word == current_word:  #不要忘记最后的输出
    print "%s\t%s" % (current_word, current_count)

文件会读取mapper.py 的结果作为reducer.py 的输入，并统计每个单词出现的总的次数，把最终的结果输出到STDOUT。

为了是脚本可执行，增加reducer.py的可执行权限

chmod +x hadoop-0.20.2/test/cod