理解MapReduce

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1. 用Python编写WordCount程序并提交任务

1. 编写map函数，reduce函数
   

    # map函数
   import sys
   for i in stdin:
        i = i.strip()
        words = i.split()
        for word in words:
            print ‘%s\t%s‘ % (word,1)

   
   

   #reduce函数
   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: 
           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: 
       print "%s\t%s" % (current_word, current_count)

   
2. 将其权限作出相应修改

   chmod a+x /home/hadoop/mapper.py

   chmod a+x /home/hadoop/wc/reducer.py

3. 本机上测试运行代码

   echo "foo foo quux labs foo bar quux" | /home/hadoop/wc/mapper.py
   echo "foo foo quux labs foo bar quux" | /home/hadoop/wc/mapper.py | sort -k1,1 | /home/hadoop/wc/reducer.p

   

4. 1. 放到HDFS上运行
      1. 将之前爬取的文本文件上传到hdfs上
      2. 用Hadoop Streaming命令提交任务
   2. 查看运行结果

    

    

   2. 用mapreduce 处理气象数据集

   编写程序求每日最高最低气温，区间最高最低气温

   1. 气象数据集下载地址为：ftp://ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/noaa
   2. 按学号后三位下载不同年份月份的数据（例如201506110136号同学，就下载2013年以6开头的数据，看具体数据情况稍有变通）
   3. 1. 解压数据集，并保存在文本文件中

          

      2. 对气象数据格式进行解析
      3. 编写map函数，reduce函数

         

         

      4. 1. 将其权限作出相应修改

            chmod a+x /home/hadoop/mapper.py
            chmod a+x /home/hadoop/wc/reducer.py

         2. 本机上测试运行代码
         3. 放到HDFS上运行
            1. 将之前爬取的文本文件上传到hdfs上

                

            2. 用Hadoop Streaming命令提交任务

                

         4. 查看运行结果

            

理解MapReduce

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原文地址：https://www.cnblogs.com/dean666/p/9021808.html