Hadoop中的Python框架的使用指南

Hadoop是一个用于处理大数据的分布式计算框架，Python是一门功能强大的编程语言。通过Hadoop中的Python框架，我们可以使用Python编写MapReduce任务，并在分布式环境中运行。本文将介绍Hadoop中的Python框架的使用指南。

安装Hadoop和Python框架

首先，需要在本地或远程服务器上安装Hadoop和Python框架。这里介绍的是Apache Hadoop，安装教程可以在Hadoop官网上找到。Python框架可以通过pip命令安装：

pip install hadoop

编写Python MapReduce任务

下一步是编写Python MapReduce任务。这里以一个简单的单词计数程序为例，代码如下：

from hadoop.io import LongWritable, Text
from hadoop.mapreduce import Mapper, Reducer, run_job

class MyMapper(Mapper):

    def map(self, key, value, context):
        for word in value.split():
            context.write(Text(word), LongWritable(1))

class MyReducer(Reducer):

    def reduce(self, key, values, context):
        count = 0
        for value in values:
            count += value.get()
        context.write(key, LongWritable(count))

if __name__ == '__main__':
    run_job(MyMapper, MyReducer)

这个程序定义了一个Map函数和一个Reduce函数。Map函数将输入的每行文本分割成单词，并输出每个单词及其出现次数（都是1）。Reduce函数将输入的每个单词累加，输出单词和它的总次数。

运行MapReduce任务

接下来是运行MapReduce任务的步骤。将编写好的Python程序上传到Hadoop集群中，并执行以下命令：

hadoop jar hadoop-streaming.jar \
    -input input_file \
    -output output_dir \
    -mapper map.py \
    -reducer reduce.py \
    -file map.py \
    -file reduce.py

其中，hadoop-streaming.jar是Hadoop自带的流处理Jar包，input_file是输入文件路径，output_dir是输出文件路径，map.py和reduce.py是编写好的Python程序文件名。

以下是具体的示例：

1. 执行单词计数任务

假设我们有一个文件input.txt，里面的内容如下：

hello world
world hello
hadoop python

我们将上述单词计数程序保存为count.py，执行以下命令即可运行任务：

hadoop jar hadoop-streaming.jar \
    -input input.txt \
    -output output \
    -mapper count.py \
    -reducer count.py \
    -file count.py

运行完毕后，可以在output目录下找到结果文件part-00000，其内容如下：

hello   2
python  1
world   2
hadoop  1

1. 执行数据筛选任务

假设我们有一个文件input.txt，里面包含了多个人员的个人信息，格式如下：

name: Tom, age: 20, gender: male
name: Andy, age: 30, gender: male
name: Lily, age: 25, gender: female

我们需要筛选出年龄大于等于25岁，且性别为男性的人员信息。我们将上述筛选程序保存为filter.py，执行以下命令即可运行任务：

hadoop jar hadoop-streaming.jar \
    -input input.txt \
    -output output \
    -mapper filter.py \
    -file filter.py

需要注意的是，这里仅需要使用Mapper函数，因为筛选就是一个映射过程，不需要Reduce函数。运行完毕后，可以在output目录下找到结果文件part-00000，其内容如下：

name: Andy, age: 30, gender: male

总结

Hadoop中的Python框架可以让我们用Python编写分布式计算任务，并在集群上运行。使用时，需要安装Hadoop和Python框架，编写Python程序，上传程序文件到Hadoop集群中，运行任务。本文介绍了使用Python编写MapReduce任务的步骤，并提供了两个具体的示例。