duang~好久没有更新博客啦，原因很简单，实习啦～好吧，我过来这边上班表示觉得自己简直弱爆了。第一周，配置环境；第二周，将数据可视化，包括学习了excel2013的一些高大上的技能，例如数据透视表和mappower绘制3d地图，当然本来打算是在tkinter里面运用matplotlib制作一个交互式的图表界面，然而，画出来的图简直不是excel2013能比的，由于对界面和matplotlib研究的也不是很深，短时间是没法研究出来，上周真是多灾多难；现在，第三周，开始接触hadoop，虽说大多数现在的hadoop上运行的程序都是java，但是经过一周的java初入门，我还是果断的选择在hadoop上面跑python，是的，python是一个深坑，请大家随我入坑，跟着 教程 一起学习如何用python写hadoop的mapreduce吧！

关于hadoop，建议大家在自己的linux上面跟着网上的教程搭建一次单节点和多节点的hadoop平台，我这里演示的是直接登录服务器，所以环境神马的都是现成的。关于 mapreduce ，我是新手，只能从“分而治之”的角度来考虑，首先“map”也就是”分”——数据分割，然后“reduce”对"map"处理后的结果进一步的运算，这里给出的例子是一般的hadoop入门程序 “WordCount” ，就是首先写一个map程序用来将输入的字符串分割成单个的单词，然后reduce这些单个的单词，相同的单词就对其进行计数，不同的单词分别输出，结果输出每一个单词出现的频数。这就是我们的简单程序的思想，让我们玩玩～

注意：关于数据的输入输出是通过sys.stdin（系统标准输入）和sys.stdout（系统标准输出）来控制数据的读入与输出。所有的脚本执行之前都需要修改权限，否则没有执行权限，例如下面的脚本创建之前使用“chmod +x mapper.py”

1.mapper.py

1 #!/usr/bin/env python  2 import sys  3   4 for line in sys.stdin:  # 遍历读入数据的每一行  5       6     line = line.strip()  # 将行尾行首的空格去除  7     words = line.split()  #按空格将句子分割成单个单词  8     for word in words:  9         print '%s\t%s' %(word, 1)

2.reducer.py

 1 #!/usr/bin/env python   2    3 from operator import itemgetter   4 import sys   5    6 current_word = None  # 为当前单词   7 current_count = 0  # 当前单词频数   8 word = None   9   10 for line in sys.stdin:  11     words = line.strip()  # 去除字符串首尾的空白字符  12     word, count = words.split('\t')  # 按照制表符分隔单词和数量  13       14     try:  15         count = int(count)  # 将字符串类型的‘1’转换为整型1  16     except ValueError:  17         continue  18   19     if current_word == word:  # 如果当前的单词等于读入的单词  20         current_count += count  # 单词频数加1  21     else:  22         if current_word:  # 如果当前的单词不为空则打印其单词和频数  23             print '%s\t%s' %(current_word, current_count)    24         current_count = count  # 否则将读入的单词赋值给当前单词，且更新频数  25         current_word = word  26   27 if current_word == word:  28     print '%s\t%s' %(current_word, current_count)

在shell中运行以下脚本，查看输出结果：

1 echo "foo foo quux labs foo bar zoo zoo hying" | /home/wuying/mapper.py | sort -k 1,1 | /home/wuying/reducer.py  2   3 # echo是将后面“foo ****”字符串输出，并利用管道符“|”将输出数据作为mapper.py这个脚本的输入数据，并将mapper.py的数据输入到reducer.py中，其中参数sort -k 1,1是将reducer的输出内容按照第一列的第一个字母的ASCII码值进行升序排序

其实，我觉得后面这个reducer.py处理单词频数有点麻烦，将单词存储在字典里面，单词作为‘key’，每一个单词出现的频数作为'value'，进而进行频数统计感觉会更加高效一点。因此，改进脚本如下：

mapper_1.py

但是，貌似写着写着用了两个循环，反而效率低了。关键是不太明白这里的current_word和current_count的作用，如果从字面上老看是当前存在的单词，那么怎么和遍历读取的word和count相区别？

下面看一些脚本的输出结果：

我们可以看到，上面同样的输入数据，同样的shell换了不同的reducer，结果后者并没有对数据进行排序，实在是费解～

让Python代码在hadoop上跑起来！

一、准备输入数据

接下来，先下载三本书：

1 $ mkdir -p tmp/gutenberg  2 $ cd tmp/gutenberg  3 $ wget http://www.gutenberg.org/ebooks/20417.txt.utf-8  4 $ wget http://www.gutenberg.org/files/5000/5000-8.txt  5 $ wget http://www.gutenberg.org/ebooks/4300.txt.utf-8

然后把这三本书上传到hdfs文件系统上：

1 $ hdfs dfs -mkdir /user/${whoami}/input # 在hdfs上的该用户目录下创建一个输入文件的文件夹  2 $ hdfs dfs -put /home/wuying/tmp/gutenberg/*.txt /user/${whoami}/input # 上传文档到hdfs上的输入文件夹中

寻找你的streaming的jar文件存放地址，注意2.6的版本放到share目录下了，可以进入hadoop安装目录寻找该文件：

$ cd $HADOOP_HOME  $ find ./ -name "*streaming*"

然后就会找到我们的share文件夹中的hadoop-straming*.jar文件:

寻找速度可能有点慢，因此你最好是根据自己的版本号到对应的目录下去寻找这个streaming文件，由于这个文件的路径比较长，因此我们可以将它写入到环境变量：

$ vi ~/.bashrc  # 打开环境变量配置文件  # 在里面写入streaming路径  export STREAM=$HADOOP_HOME/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-*.jar

由于通过streaming接口运行的脚本太长了，因此直接建立一个shell名称为run.sh来运行：

1 hadoop jar $STREAM  \  2 -files ./mapper.py,./reducer.py \  3 -mapper ./mapper.py \  4 -reducer ./reducer.py \  5 -input /user/$(whoami)/input/*.txt \  6 -output /user/$(whoami)/output

然后"source run.sh"来执行mapreduce。结果就响当当的出来啦。这里特别要提醒一下：

1、一定要把本地的输入文件转移到hdfs系统上面，否则无法识别你的input内容；

2、一定要有权限，一定要在你的hdfs系统下面建立你的个人文件夹否则就会被denied，是的，就是这两个错误搞得我在服务器上面痛不欲生，四处问人的感觉真心不如自己清醒对待来的好；

3、如果你是第一次在服务器上面玩hadoop，建议在这之前请在自己的虚拟机或者linux系统上面配置好伪分布式然后入门hadoop来的比较不那么头疼，之前我并不知道我在服务器上面运维没有给我运行的权限，后来在自己的虚拟机里面运行一下example实例以及wordcount才找到自己的错误。

好啦，然后不出意外，就会complete啦，你就可以通过如下方式查看计数结果：

上面的字数计量大小可能你们跟我的不一样，那是因为我换了另外一个文档测试，所以不用着急哈。

再次，感谢以下文档的支持：

最经典的python在hadoop上使用教程

hadoop入门教程博客

streaming介绍

人生漫漫，且走且珍惜，加油，all is well, just do it!