mapreduce怎么下载

下载和安装MapReduce框架
准备工作
为了能够顺利下载并安装MapReduce框架，需先确认操作系统环境已准备好必要的依赖项。通常情况下，MapReduce作为Hadoop的一部分来提供服务，因此需要先部署好Hadoop环境。
获取Hadoop发行版
可以从Apache官方网站获取最新版本的Hadoop压缩包[^1]。访问Hadoop官网，找到适合操作系统的稳定版本链接进行下载。解压后按照官方文档配置环境变量$HADOOP_HOME以及路径设置。
安装Java开发工具包(JDK)
由于Hadoop及其组件都是基于Java编写的，所以还需要确保机器上已经正确安装了JDK，并设置了相应的JAVA_HOME环境变量[^5]。
配置Hadoop集群
完成上述准备工作之后，根据实际需求调整core-site.xml, hdfs-site.xml, 和yarn-site.xml等配置文件参数以适应本地或分布式模式下的运行条件。
测试MapReduce功能
当一切就绪，在命令行输入如下指令启动Hadoop集群：
start-dfs.sh
start-yarn.sh
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接着可以编写简单的WordCount例子验证MapReduce是否正常运作。创建Mapper.py与Reducer.py两个脚本用于处理映射(Map)和规约(Reduce)逻辑:
# Mapper.py
#!/usr/bin/env python

import sys

for line in sys.stdin:
words = line.strip().split()
for word in words:
print(f"{word}\t1")
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# 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:
try:
word, count = line.split('\t', 1)
count = int(count)

if current_word == word:
current_count += count
else:
if current_word:
print(f"{current_word}\t{current_count}")
current_count = count
current_word = word
except ValueError:
pass

if current_word == word:
print(f"{current_word}\t{current_count}")
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最后利用Hadoop Streaming提交任务执行测试案例：
hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-*.jar \
-file ./Mapper.py -mapper ./Mapper.py \
-file ./Reducer.py -reducer ./Reducer.py \
-input /path/to/input/files/* -output /path/to/output/directory/
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