python 怎么使用hadoop
时间: 2024-05-04 20:18:52 浏览: 12
Python 本身不是 Hadoop 的一部分,但是 Hadoop 提供了 Python API 来使用 Hadoop 的分布式文件系统(HDFS)和 MapReduce 框架。
首先,你需要安装 Hadoop 并配置好环境变量。然后,你可以使用 Python 的 `hdfs` 库来访问 HDFS 文件系统。例如,以下代码可以列出 HDFS 上的文件:
```python
from hdfs import InsecureClient
client = InsecureClient('http://localhost:50070')
files = client.list('/')
for file in files:
print(file)
```
对于 MapReduce,你可以使用 `mrjob` 库来编写 Python 的 MapReduce 作业。以下是一个简单的示例:
```python
from mrjob.job import MRJob
class WordCount(MRJob):
def mapper(self, _, line):
for word in line.split():
yield word, 1
def reducer(self, word, counts):
yield word, sum(counts)
if __name__ == '__main__':
WordCount.run()
```
在运行上述代码时,你需要将它们打包并提交给 Hadoop 集群。你可以使用 `hadoop jar` 命令来提交作业,如下所示:
```
hadoop jar /path/to/hadoop-streaming.jar \
-files wordcount.py \
-mapper "python wordcount.py --mapper" \
-reducer "python wordcount.py --reducer" \
-input input.txt \
-output output
```
上述命令中,`/path/to/hadoop-streaming.jar` 是 Hadoop Streaming JAR 文件的路径,`wordcount.py` 是上面的 Python 代码文件,`input.txt` 是输入文件的路径,`output` 是输出目录的路径。