说一下开发环境,是在WIN7下面进行的。
python环境是:python2.7
MapReduce的主要流程有:
Map阶段->Shuffle阶段->Reduce阶段。
那么一下分别对应三个python脚本片段:
数据样本:test.txt
a b c d a b c d aa bb cc dd ee ff gg hh foo foo quux labs foo bar quux
第一个脚本,叫做mapper.py
#!/bin/env python import sys def mapword(w): print "%s\t%d"%(w,1) for line in sys.stdin: line = line.strip() words = line.split() m = map(mapword,words)
第二个脚本,叫做sort.py
import sys def mapword(w): print "%s\t%d"%(w,1) m = [] for line in sys.stdin: line = line.strip() word,count = line.split('\t') m.append((word,count)) m = sorted(m) for i in m: print "%s\t%s"%i
注意,实际上在分布式环境下,这个是sort by而不是order by。
也就是说在每个分区下是有序的,而并不是全局有序。
如果要做到全局有序,必须在一个reduce里面进行。
第三脚本,是reducer.py
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)
在这个简单的word count例子里面。
ruducer的作用就像是一个dict或者叫做map,将数据维护到一份内存里面。然后在最后一起输出。
在Windows下的调试命令如下:
>type test.txt | python mapper.py | python sort.py | python reducer.py
结果如下:
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