hadoop提交python任务

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mob64ca12f24f3a 2023-10-29 13:08:00 ©著作权

文章标签 Hadoop Python jar 文章分类 Hadoop 大数据

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Hadoop提交Python任务

在大数据领域，Hadoop是一个广泛使用的分布式计算框架，它能够处理大规模数据集并运行在由集群构成的计算机上。通过Hadoop，我们可以使用多种编程语言来编写MapReduce任务，其中包括Python。

本文将介绍如何使用Hadoop提交Python任务，并提供相关的代码示例。

环境准备

在开始之前，我们首先需要安装并配置好Hadoop集群。详细的Hadoop安装和配置方法这里不再详述，可以参考官方文档进行操作。

在安装完成后，我们需要确保Python和Hadoop的环境能够正确地进行交互。为了实现这一点，可以使用hadoop-streaming.jar，这是Hadoop提供的一个JAR包，它允许我们在Hadoop集群上运行任意脚本语言的任务。

编写Python任务

接下来，我们将编写一个简单的Python任务，用于统计一段文本中每个单词的出现次数。

# mapper.py
#!/usr/bin/env python
import sys

for line in sys.stdin:
    words = line.strip().split()
    for word in words:
        print(f"{word}\t1")

# reducer.py
#!/usr/bin/env python
import sys

current_word = None
current_count = 0

for line in sys.stdin:
    word, count = line.strip().split("\t")
    
    if current_word == None:
        current_word = word
        current_count = int(count)
    elif current_word == word:
        current_count += int(count)
    else:
        print(f"{current_word}\t{current_count}")
        current_word = word
        current_count = int(count)

if current_word:
    print(f"{current_word}\t{current_count}")

上述代码中，mapper.py将输入的每一行文本拆分成单词，并为每个单词输出一个键值对，其中键为单词，值为1。reducer.py则将相同的单词进行合并，并输出每个单词的总次数。

提交Python任务

完成Python任务的编写后，我们可以通过以下命令将任务提交到Hadoop集群中进行执行。

$ hadoop jar /path/to/hadoop-streaming.jar \
-file /path/to/mapper.py -mapper /path/to/mapper.py \
-file /path/to/reducer.py -reducer /path/to/reducer.py \
-input /path/to/input.txt -output /path/to/output

上述命令中，/path/to/hadoop-streaming.jar是Hadoop的streaming JAR包路径，/path/to/mapper.py和/path/to/reducer.py是我们编写的Python任务的路径，/path/to/input.txt是输入文件的路径，/path/to/output是输出文件的路径。

Hadoop会自动将输入文件分成多个块，并将每个块分配给不同的节点进行处理。当任务完成后，输出文件将会保存在指定的输出路径中。