Python MapReduce 作业处理 Common Crawl 数据教程

资源摘要信息:"common_crawl:用于处理 Common Crawl 和命令行实用程序的简单 Python MapReduce 作业" 知识点详细说明： 1. Common Crawl 项目 Common Crawl 是一个公开的网络爬虫数据集，它收集了互联网上的公共网页内容，并将它们以 WARC (Web ARChive) 文件格式存储起来。这些数据可以用于各种数据分析和研究，如文本挖掘、链接分析和搜索引擎优化等。Common Crawl 数据集庞大且不断增长，包含了互联网的历史镜像。 2. Python MapReduce Python MapReduce 是一种编程模型，用于处理和生成大数据集。它主要基于Google提出的大规模数据处理模型，MapReduce编程模型通常包括两个步骤：Map（映射）步骤和Reduce（归约）步骤。Map步骤对数据进行处理并输出中间结果，Reduce步骤则对中间结果进行合并处理。Python中实现MapReduce的库包括MRJob等，这些库简化了MapReduce任务的编写过程，并能与Hadoop生态系统无缝集成。 3. MRJob库 MRJob是一个用于在 AWS 上运行 MapReduce 作业的 Python 库。它允许开发者编写 MapReduce 作业，并能够轻松地将它们部署到 Amazon 的 Elastic MapReduce (EMR) 服务上。MRJob 还提供了在本地机器上运行 MapReduce 作业的能力，使得开发者能够本地测试和调试他们的代码。 4. AWS EC2 (Elastic Compute Cloud) 和 S3 (Simple Storage Service) Amazon EC2 和 S3 是 AWS (Amazon Web Services) 的核心云服务产品。EC2 是一种计算服务，提供可调整的虚拟服务器实例，用于运行应用程序。S3 是一种对象存储服务，允许用户存储和检索任何类型的数据，例如文件和备份。 5. Elastic MapReduce (EMR) Elastic MapReduce 是基于 AWS 的 Hadoop 服务，它允许用户无需管理底层硬件或软件配置即可运行 Hadoop 集群。EMR 可用于数据挖掘、web 爬虫数据处理、日志分析等大数据处理场景。 6. 使用MRJob的基本命令行作业用法 MRJob库提供了简单的命令行接口来执行 MapReduce 作业。用户可以通过编写 Python 脚本来定义 Map 和 Reduce 函数，然后使用 MRJob 提供的命令行工具来执行这些作业。命令行工具会处理作业的部署、执行以及结果的收集。 7. 关于EC2账户和S3存储桶的准备 使用MRJob运行MapReduce作业时，用户需要确保有一个配置好的EC2账户和一个用于存储作业结果的S3存储桶。用户需要获取EC2实例的访问密钥和密钥来启动实例，以及为作业结果指定S3存储桶。 8. Elastic MapReduce集群的临时创建和重用 MRJob默认情况下会在每个作业启动时创建一个临时的EMR集群，并在作业完成后停止实例，以节省资源。然而，如果用户希望在多个作业之间重用现有的EMR集群，这也是可以通过配置实现的。 总结： 这个资源描述了一个基于Python的简单MapReduce作业实现，用于处理Common Crawl数据集。它介绍了如何使用MRJob库在AWS上设置和运行MapReduce作业，强调了EC2和S3服务的使用，以及如何利用Elastic MapReduce来处理大规模数据集。对于希望在大数据环境下应用MapReduce模型的Python开发者来说，这是一个极具价值的入门指南。