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 = ...
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...
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 pythonimportsysforlineinsys.stdin: line=line.strip() words=line.split(...
hduser_@andrew-PC:/home/andrew/code/HadoopWithPython/python/MapReduce/HadoopStreaming$ $HADOOP_HOME/bin/hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.9.2.jar -files mapper.py,reducer.py -mapper mapper.py -reducer reducer.py -input /user/hduser/input2.txt -output /user/...
#!/usr/bin/python 18/02/26 15:36:49 INFO mapreduce.Job: Task Id : attempt_1519366762440_0020_m_000000_2, Status : FAILED Error: java.lang.RuntimeException: PipeMapRed.waitOutputThreads(): subprocess failed with code 127 at org.apache.hadoop.streaming.PipeMapRed.waitOutputThreads(PipeMapRed...
下面我们来看看,通过python如何完成这里的 Map 和 Reduce 阶段。 2.1 Map阶段:mapper.py 在这里,我们假设map阶段使用到的python脚本存放地址为 ShowMeAI/hadoop/code/mapper.py 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #!/usr/bin/env python import sys for line in sys.stdin: line = line.strip(...
python mongodb MapReduce # -*- coding: utf-8 -*- import os import csv import pymongo from pymongo import MongoClient from bson.code import Code from pymongo import MongoClient #建立连接 client = MongoClient('10.20.4.79', 27017) #client = MongoClient('10.20.66.106', 27017)...
hduser_@andrew-PC:/home/andrew/code/HadoopWithPython/python/MapReduce/HadoopStreaming$ $HADOOP_HOME/bin/hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.9.2.jar -files mapper.py,reducer.py -mapper mapper.py -reducer reducer.py -input/user/hduser/input2.txt -output /user/...
把文件保存到hadoop/test/code/mapper.py #!/usr/bin/env pythonimportsysforlineinsys.stdin:line=line.strip()words=line.split()forwordinwords:print"%s\t%s"%(word,1) map阶段把每个字符串映射成键、值对,比如这里是把每一行的每个单词映射成(单词,1)。
首先我们在Map程序中会接受到这批文档每一行的数据，然后我们编写的Map程序把这一行按空格切开成一个数组。并对这个数组遍历按"1"用标准的输出输出来，代表这个单词出现了一次。在Reduce中我们来统计单词的出现频率。PythonCodeMap:mapper.py#!/usr/bin/envpythonimportsys#mapswordstotheircountsword2count...