Hadoop:统计文本中单词熟练MapReduce程序

　　这是搭建hadoop环境后的第一个MapReduce程序；

　　基于python的脚本；

　　1 map.py文件，把文本的内容划分成单词：

#!/bin/pythonimport sys

for line in sys.stdin:    data_list = line.strip().split()    for i in range(0, len(data_list)):        print data_list[i]        

　　2 reduce文件，把统计单词出现的次数；

#!/bin/python
import sys
word_dict = {}
for line in sys.stdin:
    v = line.strip()
    if word_dict.has_key(v):
        word_dict[v] += 1
    else:
        word_dict[v] = 1

for key in word_dict:
    print key + "\t" + str(word_dict[key])
        

　　3 调用脚本：指定输出目录OUTPUT；

　　调用支持多语言的streaming的编程环境，参数-input是输入的log文件，为了用mapreduce模式统计这个文件每个单词出现的次数；-output是输出路径；-mapper是mapper编译 此处是python语言；-reducer是reduce编译语法；-file是mapper文件路径和reduce文件路径；-numReduceTaskers 是使用的子tasker数目，这里是3，代表分成了3了tasker分布式的处理计数任务；

#!/bin/bash

OUTPUT=/home/apm3/outdir
hadoop fs -rmr $OUTPUT
hadoop jar /usr/local/hadoop/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.7.2.jar -input /opt/mapr/logs/warden.log -output $OUTPUT -mapper "python map.py" -reducer "python reduce.py" -file map.py -file reduce.py -numReduceTasks 3
 

　　bash -x start.sh 会在输出路径中生成三个输出文件，及三分ReduceTasks 输出的结果；（MapReduce 模式主要做了shuffle和sort任务，shuffle是按照hashkey分配单词到子tasker中，而sort是排序的功能。）

　　代码下载： https://github.com/rongyux/Hadoop_WordCount