python编写mapreduce job教程

在Python中实现MapReduce作业，通常可以使用mrjob库，这是一个用于编写和执行MapReduce作业的Python库。它可以运行在本地模式或Hadoop集群上。以下是一个简单的MapReduce示例，它计算文本文件中每个单词的出现次数。

安装mrjob

首先，你需要安装mrjob库。可以通过pip安装：

pip install mrjob

MapReduce 示例：计算单词频率

1. 创建一个MapReduce Job

from mrjob.job import MRJob

# 创建一个继承MRJob的类
class MRWordCount(MRJob):
    
    # Mapper函数
    def mapper(self, _, line):
        # 逐行处理输入文本，将每个单词拆开并输出为(key, value)对
        for word in line.split():
            yield (word.lower(), 1)
    
    # Reducer函数
    def reducer(self, key, values):
        # 对每个单词出现的次数进行求和
        yield (key, sum(values))

if __name__ == '__main__':
    MRWordCount.run()

2. 运行MapReduce作业

保存上述代码为 wordcount.py，然后通过命令行运行：

python wordcount.py input.txt

input.txt 是包含要处理文本的文件路径。

3. 输入文件格式

假设input.txt文件内容如下：

Hello world
Hello Hadoop
Hello MapReduce

4. 输出结果

MapReduce作业运行结束后，会输出类似以下的结果：

"hello"    3
"world"    1
"hadoop"   1
"mapreduce"1

解释

1. Mapper: mapper方法接受每行文本，将其分割成单词并输出 (key, value) 对。key 是单词，value 是 1，表示该单词的出现次数。

2. Reducer: reducer方法接收每个单词作为 key 和相应的 values 列表（包含所有该单词的计数），然后对这些计数求和，最终输出每个单词的总计数。

配置选项

mrjob 支持不同的配置选项，可以将作业配置为运行在 Hadoop 集群或本地模式。例如，要运行在 Hadoop 上，通常需要提供集群的配置文件和其他参数，但在开发时，可以通过本地模式快速测试。

扩展

可以根据需要对Mapper和Reducer进行扩展，处理不同的任务。例如，统计字母频率，过滤特定单词，或进行更复杂的数据处理。

这只是一个简单的MapReduce任务框架，mrjob还支持其他功能，比如处理多种输入和输出格式，以及通过Hadoop进行分布式计算。如果你有更复杂的需求，也可以查看官方文档：mrjob Documentation。