首先要进入python环境，在适用python的环境下编写Maptest和redtest的相关代码。本次基于hadoop streaming来进行mapreduce实践， wordCount--Map阶段 此阶段实现映射的功能，要求统计词频，需要先为每一个词映射一个数值1，编写maptest.py wordCount--reduce阶段 此阶段实现合并的功能，需要为每个词对应的k-v对中v进行求和；编写redtest.py 数据是在整个mapreduce过程中流动的，可以理解成： 代码测试： in文件到map处理阶段的本地测试： 在shell中执行：本地调试完成后，提交hadoop执行并检查结果。 需要注意的是,测试两个文件的时候要注意路径问题。换一种说法

好的，我会尽可能详细地回答你的问题。

首先，进入 Python 环境后，你需要编写 Maptest 和 Redtest 的相关代码，以实现基于 Hadoop Streaming 的 MapReduce 任务。

对于 WordCount 这个经典案例，需要编写两个脚本文件：Maptest.py 和 Redtest.py。

Maptest.py 实现的是 Map 阶段的功能，即对输入的数据进行映射并输出 key-value 对，其中 key 为单词，value 为 1。具体代码如下：

#!/usr/bin/env python

import sys
import string

for line in sys.stdin:
    line = line.strip()
    words = line.split()
    for word in words:
        # 去除标点符号并转换为小写
        word = word.translate(str.maketrans('', '', string.punctuation)).lower()
        print('%s\t%s' % (word, 1))

上述代码中，我们使用 `sys.stdin` 从标准输入中读取数据，在 `for` 循环中逐行处理输入数据，并使用 `split` 方法将每行数据拆分为单个单词。接着，我们对每个单词进行处理，去除标点符号并将其转换为小写，最后输出 key-value 对，其中 key 为单词，value 为 1。

Redtest.py 实现的是 Reduce 阶段的功能，即对 Map 阶段输出的 key-value 对进行汇总并输出最终结果。具体代码如下：

#!/usr/bin/env python

import sys

current_word = None
word_count = 0

for line in sys.stdin:
    line = line.strip()
    word, count = line.split('\t', 1)
    count = int(count)

    # 如果当前单词与上一个单词不同，则输出上一个单词及其出现次数
    if current_word and current_word != word:
        print('%s\t%s' % (current_word, word_count))
        word_count = 0

    current_word = word
    word_count += count

# 输出最后一个单词及其出现次数
if current_word:
    print('%s\t%s' % (current_word, word_count))

上述代码中，我们使用 `sys.stdin` 从标准输入中读取数据，在 `for` 循环中逐行处理输入数据，并使用 `split` 方法将每行数据拆分为单词和出现次数。接着，我们统计每个单词出现的总次数，并在单词发生变化时输出上一个单词及其出现次数。最后，输出最后一个单词及其出现次数。

我们可以在本地对上述代码进行测试，以确保其能够正常工作。具体来说，可以将输入数据写入一个文件（如 input.txt），然后使用以下命令将其输入 Maptest.py 并将输出重定向到一个文件（如 output.txt）中：

cat input.txt | python Maptest.py > output.txt

接着，将 output.txt 作为输入数据输入 Redtest.py 并将输出重定向到一个文件（如 result.txt）中：

cat output.txt | python Redtest.py > result.txt

最后，检查 result.txt 文件，确认结果是否正确。

完成本地测试后，我们可以将代码提交到 Hadoop 集群上执行，并检查结果。需要注意的是，测试两个文件时需要注意路径问题，确保输入和输出文件的路径正确。