声明：
1）本文由我bitpeach原创撰写，转载时请注明出处，侵权必究。
2）本小实验工作环境为Windows系统下的百度云（联网），和Ubuntu系统的hadoop1-2-1（自己提前配好）。如不清楚配置可看《Hadoop之词频统计小实验初步配置》
3）本文由于过长，无法一次性上传。其相邻相关的博文，可参见《Hadoop的改进实验（中文分词词频统计及英文词频统计） 博文目录结构》，以阅览其余三篇剩余内容文档。
（五）单机伪分布的英文词频统计Python&Streaming
Python与Streaming背景
- Python与Streaming
背景：Python程序也可以运用至hadoop中，但不可以使用MapReduce框架，只可以使用Streaming模式借口，该接口专为非java语言提供接口，如C，shell脚本等。
1）单机本机
Hadoop 0.21.0之前的版本中的Hadoop Streaming工具只支持文本格式的数据，而从Hadoop 0.21.0开始，也支持二进制格式的数据。hadoop streaming调用非java程序的格式接口为：
Usage: $HADOOP_HOME/bin/hadoop jar \
$HADOOP_HOME/contrib/streaming/hadoop-*-streaming.jar [options]
其Options选项大致为：
（1）-input：输入文件路径
（2）-output：输出文件路径
（3）-mapper：用户自己写的mapper程序，可以是可执行文件或者脚本
（4）-reducer：用户自己写的reducer程序，可以是可执行文件或者脚本
（5）-file：打包文件到提交的作业中，可以是mapper或者reducer要用的输入文件，如配置文件，字典等。
（6）-partitioner：用户自定义的partitioner程序
（7）-combiner：用户自定义的combiner程序（必须用java实现）
（8）-D：作业的一些属性（以前用的是-jonconf）
举个例子，具体可以是：
$HADOOP_HOME/bin/hadoop jar \
contrib/streaming/hadoop-0.20.2-streaming.jar \
-input input \
-ouput output \
-mapper mapper.py \
-reducer reducer.py \
-file mapper.py \
-file reducer.py \
2）百度开放云
百度开放云很是方便，方便在于提供好了streaming的模式接口，如果需要本机提供此接口，需要将调用hadoop里的streaming.jar包，其次格式非常麻烦，有时总会不成功。不如百度开放云使用方便，当然了物有两面，百度开放云对于中文处理，显示总是乱码，故处理中文类，还是需要单机下的hadoop平台。
当然了，和单机下一样，至少你要写好两个python脚本，一个负责mapper，一个负责reducer，然后接下来后续步骤。
百度开放云提供的接口是：
hadoop jar $hadoop_streaming –input Input –output Output –mapper "python mapper.py" –reducer "python reducer.py" –file mapper.py –file reducer.py
只要环境做好，非常好用，直接成功。
Python英文词频统计实验
- 实验过程
背景：Python程序也可以运用至hadoop中，但不可以使用MapReduce框架，只可以使用Streaming模式借口，该接口专为非java语言提供接口，如C，shell脚本等。
下面的步骤均是在百度开放云上进行操作的，如需在本机上操作，原理是一样的，命令也基本相同的。
1）准备数据
先打算处理简单文本，因此上传了三个简单的英文单词文本。如下图所示，我们可以看到文本里的内容。
然后，我们要开始准备python脚本，下表可看两个脚本的内容。
| # Mapper.py #!/usr/bin/env python import sys # maps words to their counts word2count = {} # input comes from STDIN (standard input) for line in sys.stdin: # remove leading and trailing whitespace line = line.strip() # split the line into words while removing any empty strings words = filter(lambda word: word, line.split()) # increase counters for word in words: # write the results to STDOUT (standard output); # what we output here will be the input for the # Reduce step, i.e. the input for reducer.py # # tab-delimited; the trivial word count is 1 print '%s\t%s' % (word, 1) |
| # Reducer.py #!/usr/bin/env python from operator import itemgetter import sys # maps words to their counts word2count = {} # input comes from STDIN for line in sys.stdin: # remove leading and trailing whitespace line = line.strip() # parse the input we got from mapper.py word, count = line.split() # convert count (currently a string) to int try: count = int(count) word2count[word] = word2count.get(word, 0) + count except ValueError: # count was not a number, so silently # ignore/discard this line pass # sort the words lexigraphically; # this step is NOT required, we just do it so that our # final output will look more like the official Hadoop # word count examples sorted_word2count = sorted(word2count.items(), key=itemgetter(0)) # write the results to STDOUT (standard output) for word, count in sorted_word2count: print '%s\t%s'% (word, count) |
接着，上传两个脚本，并执行指令：
hadoop jar $hadoop_streaming -input Input -output Output -mapper "python mapper.py" -reducer "python reducer.py" -file mapper.py -file reducer.py
工作状态的示意图如下图所示：
最后出现结果，结果如图所示。
至此，streaming模式的英文词频统计实验结束。
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