科多大数据小课堂开课啦！拿出本子做笔记哦
关于hadoop，建议大家在自己的linux上面跟着网上的教程搭建一次单节点和多节点的hadoop平台，我这里演示的是直接登录服务器，所以环境神马的都是现成的。关于mapreduce，我是新手，只能从“分而治之”的角度来考虑，首先“map”也就是”分”——数据分割，然后“reduce”对"map"处理后的结果进一步的运算，这里给出的例子是一般的hadoop入门程序“WordCount”，就是首先写一个map程序用来将输入的字符串分割成单个的单词，然后reduce这些单个的单词，相同的单词就对其进行计数，不同的单词分别输出，结果输出每一个单词出现的频数。这就是我们的简单程序的思想，让我们玩玩～
注意：关于数据的输入输出是通过sys.stdin（系统标准输入）和sys.stdout（系统标准输出）来控制数据的读入与输出。所有的脚本执行之前都需要修改权限，否则没有执行权限，例如下面的脚本创建之前使用“chmod +x mapper.py”
1.mapper.py
1 #!/usr/bin/env python
2 import sys
3
4 for line in sys.stdin: # 遍历读入数据的每一行
5
6 line = line.strip() # 将行尾行首的空格去除
7 words = line.split() #按空格将句子分割成单个单词
8 for word in words:
9 print '%s\t%s' %(word, 1)
2.reducer.py
1 #!/usr/bin/env python
2
3 from operator import itemgetter
4 import sys
5
6 current_word = None # 为当前单词
7 current_count = 0 # 当前单词频数
8 word = None
9
10 for line in sys.stdin:
11 words = line.strip() # 去除字符串首尾的空白字符
12 word, count = words.split('\t') # 按照制表符分隔单词和数量
13
14 try:
15 count = int(count) # 将字符串类型的‘1’转换为整型1
16 except ValueError:
17 continue
18
19 if current_word == word: # 如果当前的单词等于读入的单词
20 current_count += count # 单词频数加1
21 else:
22 if current_word: # 如果当前的单词不为空则打印其单词和频数
23 print '%s\t%s' %(current_word, current_count)
24 current_count = count # 否则将读入的单词赋值给当前单词，且更新频数
25 current_word = word
26
27 if current_word == word:
28 print '%s\t%s' %(current_word, current_count)
在shell中运行以下脚本，查看输出结果：
1 echo "foo foo quux labs foo bar zoo zoo hying" | /home/wuying/mapper.py | sort -k 1,1 | /home/wuying/reducer.py
2
3 # echo是将后面“foo ****”字符串输出，并利用管道符“|”将输出数据作为mapper.py这个脚本的输入数据，并将mapper.py的数据输入到reducer.py中，其中参数sort -k 1,1是将reducer的输出内容按照第一列的第一个字母的ASCII码值进行升序排序
其实，我觉得后面这个reducer.py处理单词频数有点麻烦，将单词存储在字典里面，单词作为‘key’，每一个单词出现的频数作为'value'，进而进行频数统计感觉会更加高效一点。因此，改进脚本如下：
mapper_1.py
但是，貌似写着写着用了两个循环，反而效率低了。关键是不太明白这里的current_word和current_count的作用，如果从字面上老看是当前存在的单词，那么怎么和遍历读取的word和count相区别？
下面看一些脚本的输出结果：
我们可以看到，上面同样的输入数据，同样的shell换了不同的reducer，结果后者并没有对数据进行排序，实在是费解～
让Python代码在hadoop上跑起来！
一、准备输入数据
接下来，先下载三本书：
1 $ mkdir -p tmp/gutenberg
2 $ cd tmp/gutenberg
3 $ wget http://www.gutenberg.org/ebooks/20417.txt.utf-8
4 $ wget http://www.gutenberg.org/files/5000/5000-8.txt
5 $ wget http://www.gutenberg.org/ebooks/4300.txt.utf-8
然后把这三本书上传到hdfs文件系统上：
1 $ hdfs dfs -mkdir /user/${whoami}/input # 在hdfs上的该用户目录下创建一个输入文件的文件夹
2 $ hdfs dfs -put /home/wuying/tmp/gutenberg/*.txt /user/${whoami}/input # 上传文档到hdfs上的输入文件夹中
寻找你的streaming的jar文件存放地址，注意2.6的版本放到share目录下了，可以进入hadoop安装目录寻找该文件：
$ cd $HADOOP_HOME
$ find ./ -name "*streaming*"
然后就会找到我们的share文件夹中的hadoop-straming*.jar文件:
寻找速度可能有点慢，因此你最好是根据自己的版本号到对应的目录下去寻找这个streaming文件，由于这个文件的路径比较长，因此我们可以将它写入到环境变量：
$ vi ~/.bashrc # 打开环境变量配置文件
# 在里面写入streaming路径
export STREAM=$HADOOP_HOME/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-*.jar
由于通过streaming接口运行的脚本太长了，因此直接建立一个shell名称为run.sh来运行：
1 hadoop jar $STREAM \
2 -files ./mapper.py,./reducer.py \
3 -mapper ./mapper.py \
4 -reducer ./reducer.py \
5 -input /user/$(whoami)/input/*.txt \
6 -output /user/$(whoami)/output
然后"source run.sh"来执行mapreduce。结果就响当当的出来啦。这里特别要提醒一下：
1、一定要把本地的输入文件转移到hdfs系统上面，否则无法识别你的input内容；
2、一定要有权限，一定要在你的hdfs系统下面建立你的个人文件夹否则就会被denied，是的，就是这两个错误搞得我在服务器上面痛不欲生，四处问人的感觉真心不如自己清醒对待来的好；
3、如果你是第一次在服务器上面玩hadoop，建议在这之前请在自己的虚拟机或者linux系统上面配置好伪分布式然后入门hadoop来的比较不那么头疼，之前我并不知道我在服务器上面运维没有给我运行的权限，后来在自己的虚拟机里面运行一下example实例以及wordcount才找到自己的错误。
