Hadoop MapReduce 流式处理（Streaming API）实战示例
Hadoop作为大数据处理的重要工具，其MapReduce编程模型在分布式计算中扮演着核心角色。Hadoop Streaming API允许开发者使用任何可执行脚本（如Python、Shell等）作为Map和Reduce函数，这使得非Java开发者也能轻松地利用Hadoop进行大数据处理。本文将通过一个实战示例，展示如何使用Hadoop Streaming API进行流式处理。
环境准备
在开始之前，请确保以下环境已经准备就绪：
1. Hadoop环境：安装并配置好Hadoop环境。
2. 编译器：根据使用的编程语言安装相应的编译器，如Python的Python解释器。
3. 脚本编辑器：用于编写Map和Reduce脚本。
实战示例：词频统计
假设我们有一个包含大量文本的文件集合，我们需要统计每个单词出现的频率。以下是一个使用Hadoop Streaming API实现的词频统计示例。
1. 编写Map脚本
Map脚本负责读取输入数据，处理数据，并输出键值对。以下是一个简单的Python Map脚本：
python
!/usr/bin/env python
import sys
读取输入数据
for line in sys.stdin:
移除行尾换行符
line = line.strip()
分割单词
words = line.split()
输出单词及其出现次数
for word in words:
print('%st%s' % (word, 1))
保存该脚本为`mapper.py`。
2. 编写Reduce脚本
Reduce脚本负责接收Map脚本输出的键值对，对相同键的值进行聚合，并输出最终结果。以下是一个简单的Python Reduce脚本：
python
!/usr/bin/env python
import sys
初始化字典存储单词及其出现次数
current_word = None
current_count = 0
word = None
读取输入数据
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相同，则累加计数
if current_word == word:
current_count += count
else:
如果当前单词与上一个单词不同，则输出上一个单词的计数
if current_word:
print('%st%s' % (current_word, current_count))
current_count = count
current_word = word
输出最后一个单词的计数
if current_word == word:
print('%st%s' % (current_word, current_count))
保存该脚本为`reducer.py`。
3. 编译脚本
在Hadoop集群的每个节点上，使用相应的编译器编译Map和Reduce脚本。例如，对于Python脚本，可以使用以下命令：
bash
python -m compileall .
4. 创建Hadoop作业
在Hadoop命令行中，使用以下命令创建作业：
bash
hadoop jar /path/to/hadoop-streaming.jar
-file /path/to/mapper.py -mapper /path/to/mapper.py
-file /path/to/reducer.py -reducer /path/to/reducer.py
-input /input/path -output /output/path
其中，`/path/to/mapper.py`和`/path/to/reducer.py`分别指向Map和Reduce脚本的路径，`/input/path`和`/output/path`分别指向输入和输出路径。
5. 查看结果
作业完成后，可以在指定的输出路径查看结果。
总结
本文通过一个词频统计的实战示例，展示了如何使用Hadoop Streaming API进行流式处理。Hadoop Streaming API为非Java开发者提供了便捷的途径，使他们能够利用Hadoop进行大数据处理。在实际应用中，可以根据需求编写不同的Map和Reduce脚本，实现各种复杂的数据处理任务。
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