使用Python的Hadoop Streaming – 字数问题

介绍

Hadoop是一个用于处理大规模数据的开源软件框架。Hadoop Streaming是Hadoop的一个子模块，它允许开发人员在执行Hadoop任务时使用任意语言实现映射器和归约器。

在使用Hadoop Streaming时，一个关键问题是字数。映射器和归约器必须能够处理任意长度的输入数据，而且所需的字数限制取决于正在使用的Hadoop版本。

本文将介绍如何使用Python编写Hadoop Streaming映射器和归约器，并解决字数限制的问题。

编写Hadoop Streaming映射器

使用Python编写Hadoop Streaming映射器非常简单。首先，创建一个Python脚本，命名为"mapper.py"。然后通过标准输入（STDIN）读取来自Hadoop的输入，并通过标准输出（STDOUT）输出结果。

以下是一个简单的Python映射器代码示例：

#!/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))

这个映射器会读取来自Hadoop的输入，并将每个单词与计数值一起输出。例如，如果输入行是"Hello World Hello"，那么输出将是：

Hello    1
World    1
Hello    1

这个输出将是Hadoop在执行任务时的输入之一。

编写Hadoop Streaming归约器

在Hadoop Streaming中，归约器是可选的，但是如果需要对输出结果进行聚合，则需要使用它们。与映射器一样，使用Python编写归约器非常简单。首先，创建一个Python脚本，命名为"reducer.py"。然后通过标准输入（STDIN）读取来自Hadoop的输入，并通过标准输出（STDOUT）输出结果。

以下是一个简单的Python归约器代码示例：

#!/usr/bin/env python
import sys

current_key = None
current_count = 0

for line in sys.stdin:
    line = line.strip()
    key, count = line.split("\t")
    count = int(count)

    if key == current_key:
        current_count += count
    else:
        if current_key:
            print("%s\t%s" % (current_key, current_count))
        current_key = key
        current_count = count

if current_key == key:
    print("%s\t%s" % (current_key, current_count))

这个归约器将从Hadoop读取输入，然后对键值进行分组和聚合。例如，如果输入包含以下行：

Hello    1
World    1
Hello    1

那么归约器的输出将是：

Hello    2
World    1

解决字数限制问题

对于较早版本的Hadoop（早于1.0版本），输入和输出数据必须放在内存中，并且标准输入和输出都必须从命令行参数中提取。这意味着您的Python脚本必须适应所有可能的字数限制。

幸运的是，在Hadoop 2.0及更高版本中，这个问题已被解决。Hadoop Streaming现在支持通过文件名来提供输入和输出数据。这意味着可以在Python脚本中使用任意长度的输入和输出。

以下是一个使用文件作为输入和输出的Python脚本示例：

#!/usr/bin/env python
import sys

input_file = open(sys.argv[1])
output_file = open(sys.argv[2], "w")

for line in input_file:
    line = line.strip()
    words = line.split()
    for word in words:
        output_file.write("%s\t%s\n" % (word, 1))

input_file.close()
output_file.close()

这个脚本将从输入文件中读取数据，并将输出写入输出文件中。在执行此脚本时，您需要提供输入和输出文件的文件名。

结论

使用Python编写Hadoop Streaming映射器和归约器非常简单，并且可以通过使用文件作为输入和输出来解决字数限制问题。这使得使用Python成为Hadoop任务的一个有用的选择，无论您是使用Hadoop 1.0还是2.0及更高版本。