python如何用hadoop

Python与Hadoop的结合使用可以通过Hadoop Streaming、Pydoop、mrjob等工具实现，分别适用于不同的应用场景。Hadoop Streaming允许使用Python脚本作为MapReduce任务、Pydoop提供了一个Python API用于直接与Hadoop交互、mrjob则是一种更高级别的框架，简化了在Hadoop上运行Python代码的过程。其中，Hadoop Streaming因其灵活性和普遍性，常被用于简单的MapReduce任务。为了更深入了解Python在Hadoop中的应用，下面将详细介绍这些工具的使用方法和最佳实践。

一、HADOOP STREAMING与PYTHON

Hadoop Streaming是Hadoop自带的一个工具，允许用户用任何可执行语言（如Python、Perl等）编写MapReduce程序。通过Hadoop Streaming，用户可以使用Python编写Map和Reduce函数，并将它们作为可执行文件运行。

Hadoop Streaming基础

Hadoop Streaming是通过标准输入和输出来传递数据的。用户编写的Map和Reduce程序接收标准输入的数据并通过标准输出返回处理结果。要使用Hadoop Streaming，用户需要编写两个Python脚本：一个用于Map操作，另一个用于Reduce操作。

# map.py
import sys
for line in sys.stdin:
    line = line.strip()
    words = line.split()
    for word in words:
        print(f"{word}\t1")

# reduce.py
import sys
current_word = None
current_count = 0
word = None
for line in sys.stdin:
    line = line.strip()
    word, count = line.split('\t', 1)
    count = int(count)
    if current_word == word:
        current_count += count
    else:
        if current_word:
            print(f"{current_word}\t{current_count}")
        current_word = word
        current_count = count
if current_word == word:
    print(f"{current_word}\t{current_count}")

运行Hadoop Streaming作业

在编写好Map和Reduce脚本后，可以通过Hadoop Streaming命令运行作业：
```
hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-*.jar \
-input input_dir \
-output output_dir \
-mapper "python map.py" \
-reducer "python reduce.py"
```
这里需要指定输入路径、输出路径以及Map和Reduce的脚本路径。
优势与局限性

Hadoop Streaming的优势在于其语言无关性和简单易用，适合进行快速原型开发和测试。然而，由于Python本身的性能局限，Hadoop Streaming在处理大规模数据时可能不如Java实现的MapReduce作业高效。

二、PYDOOP与HADOOP

Pydoop是一个Python包，提供了一个与Hadoop交互的API，使得用户可以直接在Python中编写复杂的Hadoop应用程序。Pydoop的主要特性包括对HDFS的访问、MapReduce编程接口等。

安装和配置Pydoop

安装Pydoop通常可以通过pip完成，但需要确保Hadoop的环境已经正确配置。
```
pip install pydoop
```

使用Pydoop进行MapReduce编程

Pydoop允许用户使用Python编写MapReduce程序，其API与Java的MapReduce API类似。以下是一个简单的单词计数示例：

import pydoop.hadutl as ph
import pydoop.mapreduce.api as api
import pydoop.mapreduce.pipes as pipes
class Mapper(api.Mapper):
    def map(self, context):
        for word in context.value.split():
            context.emit(word, 1)
class Reducer(api.Reducer):
    def reduce(self, context):
        context.emit(context.key, sum(context.values))
def __main__():
    pipes.run_task(pipes.Factory(Mapper, Reducer))

运行Pydoop作业

使用Pydoop运行MapReduce作业时，可以通过以下命令：
```
pydoop submit --upload-file-to-cache my_script.py input_dir output_dir
```
Pydoop自动处理许多底层细节，使得在Hadoop上运行Python程序更加简便。
Pydoop的优势

Pydoop提供了强大的HDFS支持和灵活的MapReduce接口，适合需要复杂数据处理的应用程序。然而，Pydoop的依赖较多，配置较为复杂，适合有一定开发经验的用户。

三、MRJOB与PYTHON

mrjob是一个Python库，提供了一个简化的接口来编写和运行Hadoop MapReduce作业。与Hadoop Streaming和Pydoop不同，mrjob更注重简化用户体验，自动处理许多底层细节。

安装mrjob

可以通过pip安装mrjob：
```
pip install mrjob
```

使用mrjob编写MapReduce程序

mrjob提供了一个简单的类结构来定义MapReduce任务。以下是一个单词计数示例：

from mrjob.job import MRJob
from mrjob.step import MRStep
class MRWordCount(MRJob):
    def mapper(self, _, line):
        yield from ((word, 1) for word in line.split())
    def reducer(self, word, counts):
        yield word, sum(counts)
if __name__ == '__main__':
    MRWordCount.run()

运行mrjob作业

mrjob支持本地、Hadoop、EMR等多种执行环境。可以通过以下命令在Hadoop上运行：
```
python my_script.py -r hadoop input_dir
```
mrjob会自动处理作业提交、输入输出路径管理等细节。
mrjob的优势

mrjob的最大优势在于其简单性和灵活性，非常适合快速开发和部署小型MapReduce作业。然而，对于需要精细控制和优化的应用程序，mrjob可能不如直接使用Hadoop Streaming或Pydoop高效。

四、PYTHON与HADOOP生态系统的其他集成

除了上述工具外，Python还可以通过其他方式与Hadoop生态系统集成，如使用Spark、Hive等。

Python与Spark

PySpark是Apache Spark的Python API，提供了大数据处理的强大功能。与Hadoop MapReduce相比，Spark具有更高的处理速度和更简洁的编程模型，非常适合复杂数据处理任务。

from pyspark import SparkConf, SparkContext
conf = SparkConf().setAppName("WordCount")
sc = SparkContext(conf=conf)
text_file = sc.textFile("hdfs:///input.txt")
counts = text_file.flatMap(lambda line: line.split()) \
                  .map(lambda word: (word, 1)) \
                  .reduceByKey(lambda a, b: a + b)
counts.saveAsTextFile("hdfs:///output")

Python与Hive

Hive是一个数据仓库系统，提供了类似SQL的查询语言（HiveQL）来操作Hadoop中的数据。通过PyHive等库，Python可以执行HiveQL查询，处理大规模数据。

from pyhive import hive
conn = hive.Connection(host='localhost', port=10000, username='user')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('SELECT * FROM my_table')
for result in cursor.fetchall():
    print(result)

五、总结与最佳实践

在选择如何将Python与Hadoop结合时，用户应根据具体需求和应用场景选择合适的工具。