使用Python编写MapReduce程序并在Hadoop上运行

Python是支持MapReduce编程模式的，但是Hadoop本身是用Java编写的，因此在Hadoop上运行MapReduce任务时，Java是官方推荐的开发语言。不过，为了方便其他语言的开发者，Hadoop提供了一个名为Hadoop Streaming的工具，它允许用户使用任何可以读取标准输入和输出的程序作为MapReduce作业的Mapper和Reducer。

以下是使用Python编写MapReduce程序并在Hadoop上运行的一般步骤：

1. 准备数据：首先需要准备输入数据，这些数据将被上传到HDFS（Hadoop分布式文件系统）。

2. 编写Python脚本：
- 通常需要编写两个脚本，一个用于Map任务，另一个用于Reduce任务。
- Map脚本负责读取输入数据，将输入数据转换成一系列的键值对（key-value pairs）。
- Reduce脚本则对Map阶段输出的中间数据进行排序和汇总，生成最终结果。

3. 使用Hadoop Streaming运行Python脚本：
- 在命令行中使用Hadoop Streaming命令提交MapReduce作业。
- 命令格式大致如下：

     hadoop jar /path/to/hadoop-streaming.jar \
     -file /path/to/map.py -mapper /path/to/map.py \
     -file /path/to/reduce.py -reducer /path/to/reduce.py \
     -input /path/to/input -output /path/to/output

- 其中，`-file`参数用于指定Map和Reduce脚本的位置，`-mapper`和`-reducer`用于指定Map和Reduce的脚本，`-input`和`-output`用于指定输入输出的HDFS路径。

4. 监控作业运行：通过Hadoop的Web界面或者命令行工具来监控MapReduce作业的运行状态，确保作业顺利完成。

5. 检查结果：作业完成后，可以在指定的输出路径检查结果文件。