理解MapReduce

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. 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
3. 本机上测试运行代码

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

    

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）

   

    

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原文地址：https://www.cnblogs.com/mimimi/p/9021818.html