python写mapReduce初步

 1 import sys
 2 
 3 # 标准输入
 4 # 在终端的话，就需要这样了 cat a.txt | python map_new.py，通过一个管道的形式进行标准输入
 5 # strip 就是避免字符串前后有回车或者是隐含字符，一般对于字符串都要strip() 一下。
 6 
 7 for line in sys.stdin:
 8     # print(line.strip())
 9     ss = line.strip().split(‘ ‘)
10     for word in ss:
11         # word和1之间用制表符进行分割
12         print(‘\t‘.join([word.strip(),‘1‘]))

 1 import sys
 2 
 3 cur_word = None
 4 sum = 0
 5 
 6 for line in sys.stdin:
 7     ss = line.strip().split(‘\t‘)
 8     if len(ss) != 2:
 9         continue
10     word,cnt = ss
11 # 当读取第一行时，cur_word肯定是None吧
12     if cur_word == None:
13         cur_word = word
14     if cur_word != word:
15         # 当 cur_word 和 word不相等时，将其输出
16         print(‘\t‘.join([cur_word,str(sum)]))
17         cur_word = word
18         sum = 0
19 
20     sum += int(cnt)
21 # 对最后一行进行输出
22 print(‘\t‘.join([cur_word,str(sum)]))

HADOOP_CMD="/usr/local/src/hadoop-1.2.1/bin/hadoop"
STREAM_JAR_PATH="/usr/local/src/hadoop-1.2.1/contrib/streaming/hadoop-streaming-1.2.1.jar"

INPUT_FILE_PATH_1="/1.data"
OUTPUT_PATH="/output"

$HADOOP_CMD fs -rmr -skipTrash $OUTPUT_PATH

# Step 1.
$HADOOP_CMD jar $STREAM_JAR_PATH     -input $INPUT_FILE_PATH_1     -output $OUTPUT_PATH     -mapper "python map.py"     -reducer "python reduce.py"     -file ./map_new.py     -file ./red_new.py

# HADOOP_CMD： hadoop的bin的路径
# STREAM_JAR_PATH：streaming jar包的路径
# INPUT_FILE_PATH：hadoop集群上的资源输入路径
# OUTPUT_PATH：hadoop集群上的结果输出路径