使用Python实现Hadoop MapReduce程序

转自：使用Python实现Hadoop MapReduce程序

英文原文：Writing an Hadoop MapReduce Program in Python

根据上面两篇文章，下面是我在自己的ubuntu上的运行过程。文字基本采用博文使用Python实现Hadoop MapReduce程序，  打字很浪费时间滴。

在这个实例中，我将会向大家介绍如何使用Python 为 Hadoop编写一个简单的MapReduce程序。

尽管Hadoop 框架是使用Java编写的但是我们仍然需要使用像C++、Python等语言来实现 Hadoop程序。尽管Hadoop官方网站给的示例程序是使用Jython编写并打包成Jar文件，这样显然造成了不便，其实，不一定非要这样来实现，我们可以使用Python与Hadoop 关联进行编程，看看位于/src/examples/python/WordCount.py  的例子，你将了解到我在说什么。

我们想要做什么？

我们将编写一个简单的 MapReduce 程序，使用的是C-Python，而不是Jython编写后打包成jar包的程序。
我们的这个例子将模仿 WordCount 并使用Python来实现，例子通过读取文本文件来统计出单词的出现次数。结果也以文本形式输出，每一行包含一个单词和单词出现的次数，两者中间使用制表符来想间隔。

先决条件

编写这个程序之前，你学要架设好Hadoop 集群，这样才能不会在后期工作抓瞎。如果你没有架设好，那么在后面有个简明教程来教你在Ubuntu Linux 上搭建（同样适用于其他发行版linux、unix）

如何在Ubuntu Linux 上搭建hadoop的单节点模式和伪分布模式，请参阅博文Ubuntu上搭建Hadoop环境（单机模式+伪分布模式）

Python的MapReduce代码

使用Python编写MapReduce代码的技巧就在于我们使用了 HadoopStreaming 来帮助我们在Map 和 Reduce间传递数据通过STDIN (标准输入)和STDOUT (标准输出).我们仅仅使用Python的sys.stdin来输入数据，使用sys.stdout输出数据，这样做是因为HadoopStreaming会帮我们办好其他事。这是真的，别不相信！
Map: mapper.py

将下列的代码保存在/usr/local/hadoop/mapper.py中，他将从STDIN读取数据并将单词成行分隔开，生成一个列表映射单词与发生次数的关系：
注意：要确保这个脚本有足够权限（chmod +x mapper.py）。

1. #!/usr/bin/env python
2. import sys
3. # input comes from STDIN (standard input)
4. for line in sys.stdin:
5. # remove leading and trailing whitespace
6. line = line.strip()
7. # split the line into words
8. words = line.split()
9. # increase counters
10. for word in words:
11. # write the results to STDOUT (standard output);
12. # what we output here will be the input for the
13. # Reduce step, i.e. the input for reducer.py
14. #
15. # tab-delimited; the trivial word count is 1
16. print '%s\t%s' % (word, 1)

在这个脚本中，并不计算出单词出现的总数，它将输出 "<word> 1" 迅速地，尽管<word>可能会在输入中出现多次，计算是留给后来的Reduce步骤（或叫做程序）来实现。当然你可以改变下编码风格，完全尊重你的习惯。Reduce: reducer.py

将代码存储在/usr/local/hadoop/reducer.py 中，这个脚本的作用是从mapper.py 的STDIN中读取结果，然后计算每个单词出现次数的总和，并输出结果到STDOUT。

同样，要注意脚本权限：chmod +x reducer.py

1. #!/usr/bin/env python
2. from operator import itemgetter
3. import sys
4. current_word = None
5. current_count = 0
6. word = None
7. # input comes from STDIN
8. for line in sys.stdin:
9. # remove leading and trailing whitespace
10. line = line.strip()
11. # parse the input we got from mapper.py
12. word, count = line.split('\t', 1)
13. # convert count (currently a string) to int
14. try:
15. count = int(count)
16. except ValueError:
17. # count was not a number, so silently
18. # ignore/discard this line
19. continue
20. # this IF-switch only works because Hadoop sorts map output
21. # by key (here: word) before it is passed to the reducer
22. if current_word == word:
23. current_count += count
24. else:
25. if current_word:
26. # write result to STDOUT
27. print '%s\t%s' % (current_word, current_count)
28. current_count = count
29. current_word = word
30. # do not forget to output the last word if needed!
31. if current_word == word:
32. print '%s\t%s' % (current_word, current_count)

测试你的代码（cat data | map | sort | reduce）

我建议你在运行MapReduce job测试前尝试手工测试你的mapper.py 和 reducer.py脚本，以免得不到任何返回结果

这里有一些建议，关于如何测试你的Map和Reduce的功能：

1. hadoop@derekUbun:/usr/local/hadoop$ echo "foo foo quux labs foo bar quux" | ./mapper.py
2. foo      1
3. foo      1
4. quux     1
5. labs     1
6. foo      1
7. bar      1
8. quux     1
9. hadoop@derekUbun:/usr/local/hadoop$ echo "foo foo quux labs foo bar quux" |./mapper.py | sort |./reducer.py
10. bar     1
11. foo     3
12. labs    1
13. quux    2

# using one of the ebooks as example input
# (see below on where to get the ebooks)

1. hadoop@derekUbun:/usr/local/hadoop$ cat book/book.txt |./mapper.pysubscribe      1
2. to   1
3. our      1
4. email    1
5. newsletter   1
6. to   1
7. hear     1
8. about    1
9. new      1
10. eBooks.      1

在Hadoop平台上运行Python脚本

为了这个例子，我们将需要一本电子书，把它放在/usr/local/hadpoop/book/book.txt之下

1. hadoop@derekUbun:/usr/local/hadoop$ ls -l book
2. 总用量 636
3. -rw-rw-r-- 1 derek derek 649669  3月 12 12:22 book.txt

复制本地数据到HDFS

在我们运行MapReduce job 前，我们需要将本地的文件复制到HDFS中：

1. hadoop@derekUbun:/usr/local/hadoop$ hadoop dfs -copyFromLocal /usr/local/hadoop/book book
2. hadoop@derekUbun:/usr/local/hadoop$ hadoop dfs -ls
3. Found 3 items
4. drwxr-xr-x   - hadoop supergroup          0 2013-03-12 15:56 /user/hadoop/book

执行 MapReduce job现在，一切准备就绪，我们将在运行Python MapReduce job 在Hadoop集群上。像我上面所说的，我们使用的是HadoopStreaming 帮助我们传递数据在Map和Reduce间并通过STDIN和STDOUT，进行标准化输入输出。

1. hadoop@derekUbun:/usr/local/hadoop$hadoop jar contrib/streaming/hadoop-streaming-1.1.2.jar
2. -mapper /usr/local/hadoop/mapper.py
3. -reducer /usr/local/hadoop/reducer.py
4. -input book/*
5. -output book-output

在运行中，如果你想更改Hadoop的一些设置，如增加Reduce任务的数量，你可以使用“-jobconf”选项：

1. hadoop@derekUbun:/usr/local/hadoop$hadoop jar contrib/streaming/hadoop-streaming-1.1.2.jar
2. -jobconf mapred.reduce.tasks=4
3. -mapper /usr/local/hadoop/mapper.py
4. -reducer /usr/local/hadoop/reducer.py
5. -input book/*
6. -output book-output

如果上面两个运行出错，请参考下面一段代码。注意，重新运行，需要删除dfs中的output文件

1. bin/hadoop jar contrib/streaming/hadoop-streaming-1.1.2.jar
2. -mapper task1/mapper.py
3. -file task1/mapper.py
4. -reducer task1/reducer.py
5. -file task1/reducer.py
6. -input url
7. -output url-output
8. -jobconf mapred.reduce.tasks=3

一个重要的备忘是关于Hadoop does not honor mapred.map.tasks 这个任务将会读取HDFS目录下的book并处理他们，将结果存储在独立的结果文件中，并存储在HDFS目录下的book-output目录。之前执行的结果如下：

1. hadoop@derekUbun:/usr/local/hadoop$ hadoop jar contrib/streaming/hadoop-streaming-1.1.2.jar -jobconf mapred.reduce.tasks=4 -mapper /usr/local/hadoop/mapper.py -reducer /usr/local/hadoop/reducer.py -input book/* -output book-output
2. 13/03/12 16:01:05 WARN streaming.StreamJob: -jobconf option is deprecated, please use -D instead.
3. packageJobJar: [/usr/local/hadoop/tmp/hadoop-unjar4835873410426602498/] [] /tmp/streamjob5047485520312501206.jar tmpDir=null
4. 13/03/12 16:01:06 INFO util.NativeCodeLoader: Loaded the native-hadoop library
5. 13/03/12 16:01:06 WARN snappy.LoadSnappy: Snappy native library not loaded
6. 13/03/12 16:01:06 INFO mapred.FileInputFormat: Total input paths to process : 1
7. 13/03/12 16:01:06 INFO streaming.StreamJob: getLocalDirs(): [/usr/local/hadoop/tmp/mapred/local]
8. 13/03/12 16:01:06 INFO streaming.StreamJob: Running job: job_201303121448_0010
9. 13/03/12 16:01:06 INFO streaming.StreamJob: To kill this job, run:
10. 13/03/12 16:01:06 INFO streaming.StreamJob: /usr/local/hadoop/libexec/../bin/hadoop job  -Dmapred.job.tracker=localhost:9001 -kill job_201303121448_0010
11. 13/03/12 16:01:06 INFO streaming.StreamJob: Tracking URL: http://localhost:50030/jobdetails.jsp?jobid=job_201303121448_0010
12. 13/03/12 16:01:07 INFO streaming.StreamJob:  map 0%  reduce 0%
13. 13/03/12 16:01:10 INFO streaming.StreamJob:  map 100%  reduce 0%
14. 13/03/12 16:01:17 INFO streaming.StreamJob:  map 100%  reduce 8%
15. 13/03/12 16:01:18 INFO streaming.StreamJob:  map 100%  reduce 33%
16. 13/03/12 16:01:19 INFO streaming.StreamJob:  map 100%  reduce 50%
17. 13/03/12 16:01:26 INFO streaming.StreamJob:  map 100%  reduce 67%
18. 13/03/12 16:01:27 INFO streaming.StreamJob:  map 100%  reduce 83%
19. 13/03/12 16:01:28 INFO streaming.StreamJob:  map 100%  reduce 100%
20. 13/03/12 16:01:29 INFO streaming.StreamJob: Job complete: job_201303121448_0010
21. 13/03/12 16:01:29 INFO streaming.StreamJob: Output: book-output
22. hadoop@derekUbun:/usr/local/hadoop$

如你所见到的上面的输出结果，Hadoop 同时还提供了一个基本的WEB接口显示统计结果和信息。
当Hadoop集群在执行时，你可以使用浏览器访问 http://localhost:50030/ ：

检查结果是否输出并存储在HDFS目录下的book-output中：

1. hadoop@derekUbun:/usr/local/hadoop$ hadoop dfs -ls book-output
2. Found 6 items
3. -rw-r--r--   2 hadoop supergroup          0 2013-03-12 16:01 /user/hadoop/book-output/_SUCCESS
4. drwxr-xr-x   - hadoop supergroup          0 2013-03-12 16:01 /user/hadoop/book-output/_logs
5. -rw-r--r--   2 hadoop supergroup         33 2013-03-12 16:01 /user/hadoop/book-output/part-00000
6. -rw-r--r--   2 hadoop supergroup         60 2013-03-12 16:01 /user/hadoop/book-output/part-00001
7. -rw-r--r--   2 hadoop supergroup         54 2013-03-12 16:01 /user/hadoop/book-output/part-00002
8. -rw-r--r--   2 hadoop supergroup         47 2013-03-12 16:01 /user/hadoop/book-output/part-00003
9. hadoop@derekUbun:/usr/local/hadoop$

可以使用dfs -cat 命令检查文件目录

1. hadoop@derekUbun:/usr/local/hadoop$ hadoop dfs -cat book-output/part-00000
2. about   1
3. eBooks.     1
4. the     1
5. to  2
6. hadoop@derekUbun:/usr/local/hadoop$

下面是原英文作者mapper.py和reducer.py的两个修改版本:

mapper.py

1. #!/usr/bin/env python
2. """A more advanced Mapper, using Python iterators and generators."""
3. import sys
4. def read_input(file):
5. for line in file:
6. # split the line into words
7. yield line.split()
8. def main(separator='\t'):
9. # input comes from STDIN (standard input)
10. data = read_input(sys.stdin)
11. for words in data:
12. # write the results to STDOUT (standard output);
13. # what we output here will be the input for the
14. # Reduce step, i.e. the input for reducer.py
15. #
16. # tab-delimited; the trivial word count is 1
17. for word in words:
18. print '%s%s%d' % (word, separator, 1)
19. if __name__ == "__main__":
20. main()

reducer.py

1. #!/usr/bin/env python
2. """A more advanced Reducer, using Python iterators and generators."""
3. from itertools import groupby
4. from operator import itemgetter
5. import sys
6. def read_mapper_output(file, separator='\t'):
7. for line in file:
8. yield line.rstrip().split(separator, 1)
9. def main(separator='\t'):
10. # input comes from STDIN (standard input)
11. data = read_mapper_output(sys.stdin, separator=separator)
12. # groupby groups multiple word-count pairs by word,
13. # and creates an iterator that returns consecutive keys and their group:
14. #   current_word - string containing a word (the key)
15. #   group - iterator yielding all ["<current_word>", "<count>"] items
16. for current_word, group in groupby(data, itemgetter(0)):
17. try:
18. total_count = sum(int(count) for current_word, count in group)
19. print "%s%s%d" % (current_word, separator, total_count)
20. except ValueError:
21. # count was not a number, so silently discard this item
22. pass
23. if __name__ == "__main__":
24. main()