Python写mr

MapReduce是一种分布式计算模型，Python可以通过Hadoop Streaming实现MapReduce功能。以下是一个使用Python实现的简单MapReduce示例：

假设我们有一个包含数字的文本文件，我们想要计算每个数字出现的次数。

首先，我们需要编写一个map.py脚本来实现map函数的功能。map.py的代码如下所示：

#!/usr/bin/env python
import sys

for line in sys.stdin:
    line = line.strip()
    words = line.split()
    for word in words:
        print('%s\t%s' % (word, 1))

这个脚本将输入的每一行文本拆分成单个数字，并将每个数字输出为键值对（数字，1）。

接下来，我们需要编写一个reduce.py脚本来实现reduce函数的功能。reduce.py的代码如下所示：

#!/usr/bin/env python
import sys

current_word = None
current_count = 0
word = None

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

    try:
        count = int(count)
    except ValueError:
        continue

    if current_word == word:
        current_count += count
    else:
        if current_word:
            print('%s\t%s' % (current_word, current_count))
        current_count = count
        current_word = word

if current_word == word:
    print('%s\t%s' % (current_word, current_count))

这个脚本将接收到的键值对按键进行排序，并且累加相同键的值。最后输出每个数字出现的次数。

最后，我们可以通过Hadoop Streaming来运行MapReduce作业。假设我们的输入文件名为input.txt，输出文件名为output.txt，我们可以使用以下命令来运行：

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.txt -output /path/to/output.txt

这个命令将使用MapReduce对输入文件进行处理，并将结果输出到指定的输出文件中。