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

   #！/usr/bin/env python
   import sys
   for line in sys.stdin:
        line=line.strip()
        words=line.split()
        for word in words:
             print ‘%s\t%s‘ % (word,1)

   #！/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)
        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 current_word==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/wc/mapper.py
    
   chmod a+x /home/hadoop/wc/reducer.py

    

3. 本机上测试运行代码

   

   4.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

   

   5.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. 解压数据集，并保存在文本文件中
   4. 对气象数据格式进行解析
   5. 编写map函数，reduce函数
   6. 将其权限作出相应修改
   7. 本机上测试运行代码
   8. 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
   9. 查看运行结果

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原文地址：https://www.cnblogs.com/darkhate/p/9021870.html