python如何用hadoop安装并配置教程

在Python中利用Hadoop通常涉及到Hadoop Streaming，这是一种简单的方式来运行MapReduce作业，而不需要直接在Hadoop集群上编写复杂的Java或Scala程序。以下是简单的步骤来安装和配置Hadoop Streaming在本地机器上使用Python：

1. **安装Hadoop**：
- 首先，你需要下载Hadoop的源码包或者二进制包。如果你选择源码包，可以在Apache Hadoop官网(https://hadoop.apache.org/downloads.html)找到它。
- 按照官方指南（如`cdh`版本的指南），解压并配置Hadoop，通常涉及设置环境变量、修改配置文件等。

2. **安装Hadoop Streaming**：
- Hadoop Streaming默认包含在Hadoop的bin目录下，你可以通过`$HADOOP_HOME/bin/hadoop streaming`命令来访问它。
- Python mapper和reducer脚本需要放在合适的路径，Hadoop会从那里读取它们。

3. **创建Python MapReduce任务**：
- 创建两个Python脚本，一个作为mapper，另一个作为reducer（如果需要）。例如：

     # mapper.py
     def mapper(line):
         # 这里处理输入数据，输出键值对（键，值）
         key, value = process_data(line)
         yield key, value

     # reducer.py (可选)
     def reducer(key, values):
         # 这里合并相同键的值
         result = aggregate(values)
         yield key, result

4. **运行Hadoop Streaming**：
- 在命令行中，指定mapper、reducer脚本位置，以及输入、输出路径：

     hadoop jar hadoop-streaming.jar -output /path/to/output

- 替换上述路径为实际的文件路径。

5. **验证结果**：
执行完成后，检查`/path/to/output`目录下的输出文件，查看是否得到预期的结果。