图解大数据 | 应用Map-Reduce进行大数据统计@实操案例

作者：韩信子@ShowMeAI
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1.引言

本教程ShowMeAI详细给大家讲解Hadoop使用Map-Reduce进行数据统计的方法，关于Hadoop与map-reduce的基础知识，大家可以回顾ShowMeAI的基础知识讲解篇分布式平台Hadoop与Map-reduce详解。

尽管大部分人使用Hadoop都是用java完成，但是Hadoop程序可以用python、C++、ruby等完成。本示例教大家用python完成MapReduce实例统计输入文件的单词的词频。

• 输入：文本文件
• 输出：单词和词频信息，用 \t 隔开

2.Python实现 MapReduce 代码

使用python完成MapReduce需要利用Hadoop流的API，通过STDIN(标准输入)、STDOUT(标准输出)在Map函数和Reduce函数之间传递数据。

我们会利用Python的sys.stdin读取输入数据，并把我们的输出传送给 sys.stdout。Hadoop流将会完成其他的工作。

一个抽象的Hadoop大数据处理流程如下图所示：

对于本文提到的任务，我们做一个更详细的拆解，整个Hadoop Map-Reduce过程如下图所示：

从上图，我们可以看到，我们在当前任务中，需要核心通过代码完成的步骤是：

• Map：产生词与次数标记键值对
• Reduce：聚合同一个词(key)的值，完成统计

下面我们来看看，通过python如何完成这里的 Map 和 Reduce 阶段。

2.1 Map阶段：mapper.py

在这里，我们假设map阶段使用到的python脚本存放地址为 ShowMeAI/hadoop/code/mapper.py

#!/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)

解释一下上述代码：

• 文件从STDIN读取文件。
• 把单词切开，并把单词和词频输出STDOUT。
• Map脚本不会计算单词的总数，而是直接输出 1（Reduce阶段会完成统计工作）。

为了使脚本可执行，增加 mapper.py 的可执行权限：

chmod +x ShowMeAI/hadoop/code/mapper.py

2.2 Reduce阶段：reducer.py

在这里，我们假设reduce阶段使用到的python脚本存放地址为 ShowMeAI/hadoop/code/reducer.py ：

#!/usr/bin/env python
from operator import itemgetter
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:  #count如果不是数字的话，直接忽略掉
        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 word == current_word:  #不要忘记最后的输出
    print "%s\t%s" % (current_word, current_count)

文件会读取 mapper.py 的结果作为 reducer.py 的输入，并统计每个单词出现的总的次数，把最终的结果输出到STDOUT。

为了是脚本可执行，增加 reducer.py 的可执行权限

chmod +x ShowMeAI/hadoop/code/reducer.py

3.本地测试MapReduce流程

通常我们在把数据处理流程提交到集群进行运行之前，会本地做一个简单测试，我们会借助linux的管道命令 （cat data | map | sort | reduce） 对数据流进行串接，验证我们写的 mapper.py 和 reducer.py脚本功能是否正常。这种测试方式，能保证输出的最终结果是我们期望的。

测试的命令如下：

cd ShowMeAI/hadoop/code/
echo "foo foo quux labs foo bar quux" | python mapper.py
echo ``"foo foo quux labs foo bar quux"` `| python mapper.py | sort -k1, 1  | python reducer.py

其中的sort过程主要是完成以key为基准的排序，方便reduce阶段进行聚合统计。

4.Hadoop集群运行python代码

4.1 数据准备

我们对以下三个文件进行词频统计，先根据下述路径下载：

• Plain Text UTF-8 http://www.gutenberg.org/ebooks/4300.txt.utf-8
• Plain Text UTF-8 http://www.gutenberg.org/ebooks/5000.txt.utf-8
• Plain Text UTF-8 http://www.gutenberg.org/ebooks/20417.txt.utf-8

将文件放置到 ShowMeAI/hadoop/datas/ 目录下。

4.2 执行程序

把本地的数据文件拷贝到分布式文件系统HDFS中。

bin/hadoop dfs -copyFromLocal ShowMeAI/hadoop/datas  hdfs_in

查看：

bin/hadoop dfs -ls

查看具体的文件：

bin/hadoop dfs -ls /user/showmeai/hdfs_in

执行MapReduce job：

bin/hadoop jar contrib/streaming/hadoop-*streaming*.jar \
-file ShowMeAI/hadoop/code/mapper.py     -mapper ShowMeAI/hadoop/code/mapper.py \
-file ShowMeAI/hadoop/code/reducer.py    -reducer ShowMeAI/hadoop/code/reducer.py \
-input /user/showmeai/hdfs_in/*    -output /user/showmeai/hdfs_out

实例输出：

查看输出结果是否在目标目录 /user/showmeai/hdfs_out：

bin/hadoop dfs -ls /user/showmeai/hdfs_out

查看结果：

bin/hadoop dfs -cat /user/showmeai/hdfs_out2/part-00000

输出：

5.Mapper 和 Reducer代码优化

5.1 python中的迭代器和生成器

我们这里对Map-Reduce的代码优化主要基于迭代器和生成器，对这个部分不熟悉的同学可以参考ShowMeAI的python部分内容 → 《图解python | 迭代器与生成器》 。

5.2 优化Mapper 和 Reducer代码

mapper.py
#!/usr/bin/env python
import sys
def read_input(file):
    for line in file:
        yield line.split()

def main(separator='\t'):
    data = read_input(sys.stdin)
    for words in data:
        for word in words:
            print "%s%s%d" % (word, separator, 1)

if __name__ == "__main__":
    main()

reducer.py
#!/usr/bin/env python
from operator import itemgetter
from itertools import groupby
import sys

def read_mapper_output(file, separator = '\t'):
    for line in file:
        yield line.rstrip().split(separator, 1)

def main(separator = '\t'):
    data = read_mapper_output(sys.stdin, separator = separator)
    for current_word, group in groupby(data, itemgetter(0)):
        try:
            total_count = sum(int(count) for current_word, count in group)
            print "%s%s%d" % (current_word, separator, total_count)
        except valueError:
            pass

if __name__ == "__main__":
    main()

我们对代码中的groupby做一个简单代码功能演示讲解，如下：

from itertools import groupby
from operator import itemgetter

things = [('2009-09-02', 11),
          ('2009-09-02', 3),
          ('2009-09-03', 10),
          ('2009-09-03', 4),
          ('2009-09-03', 22),
          ('2009-09-06', 33)]

sss = groupby(things, itemgetter(0))
for key, items in sss:
    print key
    for subitem in items:
        print subitem
    print '-' * 20

结果：

2009-09-02
('2009-09-02', 11)
('2009-09-02', 3)
--------------------
2009-09-03
('2009-09-03', 10)
('2009-09-03', 4)
('2009-09-03', 22)
--------------------
2009-09-06
('2009-09-06', 33)
--------------------

代码中：

• groupby(things, itemgetter(0)) 以第0列为排序目标
• groupby(things, itemgetter(1)) 以第1列为排序目标
• groupby(things) 以整行为排序目标

6.参考资料

• python中的split函数中的参数问题 http://segmentfault.com/q/1010000000311861

• Writing an Hadoop MapReduce Program in Python http://www.michael-noll.com/tutorials/writing-an-hadoop-mapreduce-program-in-python/

• shell的sort命令的-k参数 http://blog.chinaunix.net/uid-25513153-id-200481.html

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