python版MapReduce基础实战

Python版的MapReduce基础实战可以通过使用Hadoop Streaming来实现。Hadoop Streaming是Hadoop提供的一个工具，它允许我们使用任何可以处理标准输入输出的程序来编写MapReduce任务。以下是Python版MapReduce基础实战的步骤：

1. 编写Mapper和Reducer函数：首先，你需要编写一个Mapper函数和一个Reducer函数。Mapper函数负责将输入数据映射为(Key, Value)对，而Reducer函数负责对Mapper输出的(Key, Value)对进行聚合。

2. 使用Hadoop Streaming运行MapReduce任务：然后，你可以使用Hadoop Streaming来运行这个MapReduce任务。你需要指定Mapper和Reducer函数的路径，并指定输入和输出的文件路径。

3. 运行MapReduce任务：最后，你可以运行MapReduce任务。Hadoop Streaming会读取输入文件，并将其作为标准输入流提供给Mapper函数。然后，Mapper函数将输出键值对写入标准输出流。Reducer函数将接收Mapper函数的输出，并进行聚合操作。最后，聚合结果将写入输出文件。