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理解Mapreduce

时间:2018-05-10 23:22:10      阅读:93      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:文件   不同   函数   命令   alt   style   技术   单词   理解   

1. 用Python编写WordCount程序并提交任务

程序

WordCount

输入

一个包含大量单词的文本文件

输出

文件中每个单词及其出现次数(频数),并按照单词字母顺序排序,每个单词和其频数占一行,单词和频数之间有间隔

  1. 编写map函数,reduce函数
  2. 将其权限作出相应修改
  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
    #!/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)
    chmod a+x /home/hadoop/wc/mapper.py
    chmod a+x /home/hadoop/wc/reducer.py

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    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

理解Mapreduce

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原文地址:https://www.cnblogs.com/yxbdbolgs/p/9021900.html

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