Python如何使用hadoop

Python可以通过Hadoop Streaming API、Pydoop、mrjob、Dumbo等方式与Hadoop集成，来处理大数据任务。其中，Hadoop Streaming是一种简单的方式，允许使用任何可执行文件作为Mapper和Reducer，Python脚本也可以通过这种方式集成。mrjob是一个Python库，专门用于编写和运行Hadoop MapReduce作业，可以在本地和亚马逊的EMR上运行。Pydoop为Python提供了一个接口，能够直接访问HDFS文件系统和Hadoop MapReduce框架。Dumbo则是一个简化Hadoop MapReduce任务编写的工具，支持Python。这里将详细介绍如何使用Hadoop Streaming来运行Python脚本。

一、HADOOP STREAMING API

Hadoop Streaming API是Hadoop提供的一个工具，允许用户通过标准输入输出编写Mapper和Reducer。它的灵活性使得Python等脚本语言可以很容易地集成到Hadoop中。

1. 什么是Hadoop Streaming

Hadoop Streaming是一个通用的工具，允许用户通过标准输入和输出来创建MapReduce作业。Mapper和Reducer可以是任何可执行文件，例如Python脚本、Shell脚本等。其工作原理是，Mapper接收标准输入的数据，处理后通过标准输出发送给Reducer，最终Reducer将结果输出。

2. 使用Python编写Hadoop Streaming作业

要使用Python编写Hadoop Streaming作业，需要编写两个脚本：Mapper脚本和Reducer脚本。Mapper负责数据的预处理和映射，Reducer负责数据的汇总和归并。

Mapper脚本：

#!/usr/bin/env python
import sys
for line in sys.stdin:
    line = line.strip()
    words = line.split()
    for word in words:
        print(f'{word}\t1')

这个简单的Mapper脚本读取标准输入中的每一行，将行拆分为单词，并输出每个单词和数字1，表示该单词出现一次。

Reducer脚本：

#!/usr/bin/env python
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}')

Reducer脚本从标准输入中读取Mapper的输出，累加每个单词的计数并输出最终结果。

3. 提交Hadoop Streaming作业

一旦Mapper和Reducer脚本准备好后，可以通过Hadoop Streaming命令提交作业：

hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming.jar \ -input /path/to/input \ -output /path/to/output \ -mapper /path/to/mapper.py \ -reducer /path/to/reducer.py

二、PYDOOP

Pydoop是一个Python包，提供了访问Hadoop Distributed File System (HDFS)和Hadoop MapReduce的接口。它允许Python程序直接与HDFS进行交互，并能够编写MapReduce作业。

1. Pydoop简介

Pydoop提供了一套Python API，能够与HDFS进行交互，以及编写和提交MapReduce作业。Pydoop的MapReduce API允许用户直接在Python中定义Mapper和Reducer，而无需通过Streaming API。

2. 使用Pydoop访问HDFS

通过Pydoop，用户可以直接在Python中读取和写入HDFS文件：

import pydoop.hdfs as hdfs
读取HDFS文件
with hdfs.open('/path/to/file', 'rt') as f:
    for line in f:
        print(line)
写入HDFS文件
with hdfs.open('/path/to/output', 'wt') as f:
    f.write('Hello, HDFS!')

3. 编写Pydoop MapReduce作业

要使用Pydoop编写MapReduce作业，需要定义Mapper和Reducer类：

from pydoop.mapreduce.api import Mapper, Reducer
from pydoop.mapreduce.pipes import run_task
class WordCountMapper(Mapper):
    def map(self, context):
        for word in context.value.split():
            context.emit(word, 1)
class WordCountReducer(Reducer):
    def reduce(self, context):
        total = sum(context.values)
        context.emit(context.key, total)
if __name__ == '__main__':
    run_task(WordCountMapper, WordCountReducer)

然后，通过Pydoop的命令行工具提交作业：

pydoop submit --upload-file-to-cache /path/to/mapper.py --upload-file-to-cache /path/to/reducer.py --num-reducers 2 /path/to/input /path/to/output

三、MRJOB

mrjob是一个用于编写和运行Hadoop MapReduce作业的Python库。它支持在本地、Hadoop集群和亚马逊EMR上运行作业，并提供了一种简单的方式来测试和调试MapReduce代码。

1. mrjob简介

mrjob是一个开源的Python库，专门用于简化Hadoop MapReduce作业的编写和执行。它支持多种运行模式，包括本地模式、Hadoop集群模式和亚马逊EMR模式，使得用户可以方便地在不同环境下运行作业。

2. 编写mrjob作业

编写mrjob作业需要定义一个继承自MRJob的类，并实现Mapper和Reducer方法：

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

3. 运行mrjob作业

mrjob作业可以在本地运行以进行测试：

python wordcount.py input.txt

也可以在Hadoop集群或EMR上运行：

python wordcount.py -r hadoop hdfs:///path/to/input

四、DUMBO

Dumbo是另一个用于简化Hadoop MapReduce编程的Python工具，它通过提供Python接口，允许用户更轻松地编写MapReduce任务。

1. Dumbo简介

Dumbo是一个基于Python的工具，旨在简化编写和运行Hadoop MapReduce作业的过程。它支持通过Python脚本定义Mapper和Reducer，并通过命令行接口提交作业。

2. 编写Dumbo作业

使用Dumbo编写MapReduce作业需要定义Mapper和Reducer函数，并通过Dumbo的接口提交作业：

def mapper(key, value):
    for word in value.split():
        yield word, 1
def reducer(key, values):
    yield key, sum(values)
if __name__ == '__main__':
    import dumbo
    dumbo.run(mapper, reducer)

3. 运行Dumbo作业

Dumbo作业可以通过命令行工具提交到Hadoop集群：

dumbo start wordcount.py -hadoop /path/to/hadoop -input /path/to/input -output /path/to/output

总结

通过上述几种方法，Python可以轻松地与Hadoop集成，完成大数据处理任务。Hadoop Streaming提供了一种简单的方式来运行Python脚本，而Pydoop、mrjob和Dumbo则提供了更丰富的功能和更简化的接口，适合不同需求的用户选择使用。每种方法都有其优缺点，用户可以根据自己的需求和项目特点选择合适的工具来与Hadoop集成使用Python处理大数据。