使用hadoop-streaming初体验mapreduce

本文介绍了如何利用Hadoop Streaming框架运行Python编写的MapReduce程序,通过map.py和red.py实现了简单的WordCount例子,并通过shell脚本提交到Hadoop集群执行,最后在Web UI上查看运行结果。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

接下来记录一下如何使用hadoop-streaming运行一个简单的mapreduce

hadoop-streaming


hadoop-streaming和spark-streaming不是一个意思

简单的说hadooop-streaming是一个框架,可以让任何语言编写的mr程序都能在hadoop上运行,只需要遵循标准输入stdin输出stdout即可。

因此我们可以用python写一个mr过程来体验一下

先写一个map.py

 import sys
   
 for line in sys.stdin:
           ss = line.strip().split(' ')
           for word in ss:
                   print('\t'.join([word.strip(),"1"]))

随便写一个测试文件 word.txt

张三 李四
黄二 小牛
张三 小牛
李四 黄一

然后使用以下命令,体会一下map过程

cat word.txt | python map.py

输出

张三	1
李四	1
黄二	1
小牛	1
张三	1
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