Hadoop – 带有示例的 MapReduce 的 mrjob Python库

概述

mrjob是一个Python包，它允许开发人员在Hadoop上运行MapReduce作业。这个库是基于Hadoop Streaming API实现的，这样它就能够运行在任何支持Hadoop Streaming API的分布式计算框架上。mrjob还提供了大量的示例代码，以帮助开发人员更好地理解和使用它。

安装

在开始使用mrjob之前，你需要安装它。你可以使用Python的包管理器pip来安装mrjob：

$ pip install mrjob

使用方法

使用mrjob编写的Python脚本需要被提交到Hadoop集群上运行。它的执行过程如下：

1. mrjob将Python脚本打包成一个tar文件并上传到Hadoop文件系统中。
2. mrjob会为每个作业生成一个唯一的临时目录。
3. mrjob会将输入数据拷贝到临时目录中。
4. Hadoop运行MapReduce作业。
5. mrjob从临时目录中收集输出数据，并将其合并为一个文件。
6. mrjob下载输出数据并在本地打印出来。

以下是一个基本的mrjob（WordCount）示例：

from mrjob.job import MRJob

class MRWordFreqCount(MRJob):

    def mapper(self, _, line):
        words = line.split()
        for word in words:
            yield word, 1

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

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

在上面的示例中，我们定义了一个继承自MRJob的类，并实现了mapper和reducer函数。mapper函数接受输入的数据，并将它们分割成单词。reduce函数将单词和它们出现的频率作为输入，并对它们进行汇总。

要在Hadoop上运行这个作业，需要使用以下命令：

$ python word_freq_count.py -r hadoop hdfs:///input_dir/* -o hdfs:///output_dir

在上面的命令中，我们使用-r参数指定了Hadoop运行模式，并指定了输入和输出目录。

总结

mrjob是一个非常方便的Python库，它允许开发人员使用Python编写MapReduce作业并在Hadoop上运行。它还提供了大量的示例代码，以帮助您更好地了解和使用它。要使用mrjob，您需要安装它，并编写自己的Python脚本来实现MapReduce作业。