MapReduce编程实践：mapper.py解析

"mapper.py文件是MapReduce编程的一个实例，展示了如何使用Python实现Map阶段的基本功能。MapReduce是一种分布式计算框架，常用于大数据处理。在这个例子中，mapper.py读取标准输入，对每一行数据进行分割，输出每个单词及其出现次数（以1表示）。 MapReduce任务执行过程主要包括以下几个步骤： 1. **环境配置**：首先，需要安装JDK和Hadoop软件。对于JDK，推荐使用1.6及以上版本，并设置相应的环境变量，例如在/etc/profile文件中添加JAVA_HOME和HADOOP_HOME的路径，并更新PATH变量。设置完成后，通过`source /etc/profile`命令使更改生效。 2. **编程语言选择**：虽然Hadoop的框架代码主要用Java编写，但MapReduce程序的编写并不局限于Java，也可以使用C++或脚本语言如Python。在本例中，mapper.py使用Python实现了Mapper功能。 3. **Hadoop文件系统**：Hadoop的文件系统是一个抽象层，支持多种具体实现，如Local、HDFS、HFTP、KFS等。可以通过FileSystem类的静态方法获取实例，如`FileSystem.get(Configuration conf)`和`FileSystem.get(URI uri, Configuration conf)`。 4. **MapReduce运行模式**：MapReduce程序可以运行在三种模式下： - **Local（Standalone）Mode**：所有组件都在同一个JVM中运行，不涉及分布式，使用本地文件系统。 - **Pseudo-distributed Mode**：在单机上模拟分布式环境，每个Hadoop守护进程在独立的JVM中运行。 - **Fully-distributed Mode**：在多台机器上真正实现分布式运行。 mapper.py代码分析： ```python 1. #!/usr/bin/python 2. import sys 3. for line in sys.stdin: 4. for word in line.split(): # 分割行中的每个单词 5. sys.stdout.write("%s\t%d\n" % (word, 1)) # 输出单词和计数值（1表示出现一次） ``` 这段Python代码实现了Map阶段的核心逻辑。它读取标准输入（通常是Hadoop分发的数据），对每一行进行`split()`操作，得到单词列表。然后，对每个单词，它将其与计数值1一起输出到标准输出，这将作为Reducer的输入。 在MapReduce的工作流程中，Mapper的主要任务是对原始数据进行预处理，如分词。这里的mapper.py就是一个简单的分词器，将输入的文本行拆分成单词，并为每个单词生成键值对（单词：1）。Reducer则会接收到这些键值对，对相同键的值进行聚合，例如计算每个单词的总数。 通过这个简单的MapReduce实例，我们可以了解到如何利用Python进行MapReduce编程，以及MapReduce任务在不同模式下的运行方式。在实际应用中，这种框架可以扩展到处理大规模数据集，实现高效的数据处理和分析。