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<word> 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/code/reducer.py

细节：split(chara, m)，第二个参数的作用，下面的例子很给力

str = 'server=mpilgrim&ip=10.10.10.10&port=8080'

print str.split('=', 1)[0]  #1表示=只截一次

print str.split('=', 1)[1]

print str.split('=')[0]

print str.split('=')[1]

输出

server

mpilgrim&ip=10.10.10.10&port=8080

server

mpilgrim&ip

1.3 测试代码（cat data | map | sort | reduce）

这里建议大家在提交给MapReduce job之前在本地测试mapper.py 和reducer.py脚本。否则jobs可能会成功执行，但是结果并非自己想要的。

功能性测试mapper.py 和 reducer.py

[rte@hadoop-0.20.2]$cd test/code

[rte@code]$echo "foo foo quux labs foo bar quux" | ./mapper.py

foo	1

foo	1

quux	1

labs	1

foo	1

bar	1

quux	1

[rte@code]$echo "foo foo quux labs foo bar quux" | ./mapper.py | sort -k1,1 | ./reducer.py

bar	1

foo	3

labs	1

quux	2

细节：sort -k1,1 参数何意？

-k, -key=POS1[,POS2] 键以pos1开始，以pos2结束

有时候经常使用sort来排序，需要预处理把需要排序的field语言在最前面。实际上这是

完全没有必要的，利用-k参数就足够了。

比如sort all

如果sort -k 2的话，那么执行结果就是

2. 在Hadoop上运行python代码

2.1 数据准备

下载以下三个文件的

我把上面三个文件放到hadoop-0.20.2/test/datas/目录下

2.2 运行

把本地的数据文件拷贝到分布式文件系统HDFS中。

bin/hadoop dfs -copyFromLocal /test/datas  hdfs_in

查看

bin/hadoop dfs -ls

结果

drwxr-xr-x   - rte supergroup          0 2014-07-05 15:40 /user/rte/hdfs_in

查看具体的文件

bin/hadoop dfs -ls /user/rte/hdfs_in

执行MapReduce job

bin/hadoop jar contrib/streaming/hadoop-*streaming*.jar \

-file test/code/mapper.py     -mapper test/code/mapper.py \

-file test/code/reducer.py    -reducer test/code/reducer.py \

-input /user/rte/hdfs_in/*    -output /user/rte/hdfs_out

实例输出

查看输出结果是否在目标目录/user/rte/hdfs_out

bin/hadoop dfs -ls /user/rte/hdfs_out

输出

Found 2 items

drwxr-xr-x   - rte supergroup          0 2014-07-05 20:51 /user/rte/hdfs_out2/_logs

-rw-r--r--   2 rte supergroup     880829 2014-07-05 20:51 /user/rte/hdfs_out2/part-00000

查看结果

bin/hadoop dfs -cat /user/rte/hdfs_out2/part-

输出

以上已经达成目的了，但是可以利用python迭代器和生成器优化

3. 利用python的迭代器和生成器优化Mapper 和 Reducer代码

3.1 python中的迭代器和生成器

看这

3.2 优化Mapper 和 Reducer代码

mapper.py

#!/usr/bin/env python

import sys

def read_input(file):

    for line in file:

        yield line.split()

def main(separator='\t'):

    data = read_input(sys.stdin)

    for words in data:

        for word in words:

            print "%s%s%d" % (word, separator, 1)

if __name__ == "__main__":

    main()

reducer.py

#!/usr/bin/env python

from operator import itemgetter

from itertools import groupby

import sys

def read_mapper_output(file, separator = '\t'):

    for line in file:

        yield line.rstrip().split(separator, 1)

def main(separator = '\t'):

    data = read_mapper_output(sys.stdin, separator = separator)

    for current_word, group in groupby(data, itemgetter(0)):

        try:

            total_count = sum(int(count) for current_word, count in group)

            print "%s%s%d" % (current_word, separator, total_count)

        except valueError:

            pass

if __name__ == "__main__":

    main()

细节：groupby

from itertools import groupby

from operator import itemgetter

things = [('2009-09-02', 11),

          ('2009-09-02', 3),

          ('2009-09-03', 10),

          ('2009-09-03', 4),

          ('2009-09-03', 22),

          ('2009-09-06', 33)]

sss = groupby(things, itemgetter(0))

for key, items in sss:

    print key

    for subitem in items:

        print subitem

    print '-' * 20

结果

>>>

2009-09-02

('2009-09-02', 11)

('2009-09-02', 3)

--------------------

2009-09-03

('2009-09-03', 10)

('2009-09-03', 4)

('2009-09-03', 22)

--------------------

2009-09-06

('2009-09-06', 33)

--------------------

注

groupby(things, itemgetter(0)) 以第0列为排序目标
groupby(things, itemgetter(1))以第1列为排序目标
groupby(things)以整行为排序目标

4. 参考

python中的split函数中的参数问题

Writing an Hadoop MapReduce Program in Python

shell的sort命令的-k参数