安装和使用mrjob

如果你需要在Hadoop集群上运行Python程序，那么mrjob就是你需要的Python库。使用mrjob，你可以轻松地编写Python代码，使用MapReduce和Hadoop集群处理大型数据集。

安装

你可以使用pip安装mrjob：

$ pip install mrjob

如果你想安装最新版本的mrjob，那么你需要从Github上下载源码并手动安装：

$ git clone https://github.com/Yelp/mrjob.git
$ cd mrjob
$ python setup.py install

快速开始

使用mrjob非常简单，只需要编写一个继承自mrjob.job.MRJob的类，并实现mapper()和reducer()方法即可。下面是一个简单的例子，计算一个单词在文本中出现的次数：

from mrjob.job import MRJob
import re

WORD_RE = re.compile(r"[\w']+")

class MRWordFreqCount(MRJob):

    def mapper(self, _, line):
        for word in WORD_RE.findall(line):
            yield (word.lower(), 1)

    def reducer(self, word, counts):
        yield (word, sum(counts))

if __name__ == '__main__':
    MRWordFreqCount.run()

在这个例子中，mapper()方法接收到一行文本，使用正则表达式WORD_RE分割成单个单词，然后将每个单词输出为键值对(word, 1)。reducer()方法接收到一个单词及其出现次数的列表，将所有次数求和后输出为键值对(word, count)。

你可以直接在命令行中运行这个程序：

$ python <filename>.py <inputfile> -r local

这个命令将从中读取文本数据，并在本地计算出每个单词在文本中出现的次数。加上-r参数，可以指定在本地运行，也可以指定在Hadoop集群上运行。

在Hadoop集群上运行的命令如下：

$ python <filename>.py <inputfile> -r hadoop --hadoop-streaming-jar <path_to_hadoop-streaming.jar>

这个命令将在Hadoop集群上运行MapReduce作业，计算出每个单词在中出现的次数。

总结

mrjob是一个非常强大的Python库，提供了使用MapReduce和Hadoop集群处理大型数据集的API。它非常易于使用，只需要编写一个继承自mrjob.job.MRJob的类，并实现mapper()和reducer()方法即可。同时，mrjob还提供了丰富的API，可以处理复杂的数据集，支持Hadoop集群上的分布式计算。