pythonmapreduce的方法是什么
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执行shell脚本run.sh
#! /bin/bash IN_DIR="/input/20140221" OUT_DIR="/output/20140221" HPHOME=$HADOOP_HOME/bin/ JAR_PACKAGE=$HADOOP_HOME/contrib/streaming/hadoop-streaming-0.20.2-cdh4u0.jar MAP_FILE=$(pwd)/map.py RED_FILE=$(pwd)/red.py ${HPHOME}hadoop fs -rmr $OUT_DIR ${HPHOME}hadoop jar $JAR_PACKAGE \ -numReduceTasks 1 \ -jobconf mapred.job.queue.name=platform \ -input $IN_DIR \ -output $OUT_DIR \ -file $MAP_FILE \ -file $RED_FILE \ -mapper $MAP_FILE \ -reducer $RED_FILE \ -inputformat SequenceFileAsTextInputFormat exit $?
map.py
#!/usr/bin/env python import sys for line in sys.stdin: line = line.strip() if line.find("str1")!=-1: item = line.split('\01') key = item[3] print '%s\t%s' % (key, 'str3') elif line.find("str2")!=-1: item = line.split('\01') key = item[2] value = item[5] print '%s\t%s\t%s' % (key, 'str3', value) else: pass
red.py
#!/usr/bin/env python from operator import itemgetter import sys word2count = {} total_count = 0 total_money = 0.0 total_error = 0 pre_pid = '' pre_money = 0.0 is_pre_push = 0 for line in sys.stdin: line = line.strip() if line.find('str3')!=-1: item = line.split('\t') total_money += float(item[2]) total_count += 1 else: pass print total_count, total_error, total_money ##最后才打印
仅作为参考
hadoop默认以'\t'分隔key和value,第一个字段为key
到reduce时,相同key的都在一起被同一个red.py处理,故可以连续读取相同key的每一行。(java中相同key的都以数组的形式放在一次reduce中了,而python却仍要读取多行,但相同key的都排在一起)
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