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如何使用Python实现Hadoop MapReduce程序，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。
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笔者的机器运行效果如下（输入数据是find的帮助手册，和笔者预期一样，the是最多的）：
--------------------------------------以下是原帖---------------------------------
在这个实例中，我将会向大家介绍如何使用Python 为 Hadoop编写一个简单的MapReduce
程序。
尽管Hadoop 框架是使用Java编写的但是我们仍然需要使用像C++、Python等语言来实现 Hadoop程序。尽管Hadoop官方网站给的示例程序是使用Jython编写并打包成Jar文件，这样显然造成了不便，其实，不一定非要这样来实现，我们可以使用Python与Hadoop 关联进行编程，看看位于/src/examples/python/WordCount.py 的例子，你将了解到我在说什么。
我们想要做什么？
我们将编写一个简单的 MapReduce 程序，使用的是C-Python，而不是Jython编写后打包成jar包的程序。
我们的这个例子将模仿 WordCount 并使用Python来实现，例子通过读取文本文件来统计出单词的出现次数。结果也以文本形式输出，每一行包含一个单词和单词出现的次数，两者中间使用制表符来想间隔。
先决条件
编写这个程序之前，你学要架设好Hadoop 集群，这样才能不会在后期工作抓瞎。如果你没有架设好，那么在后面有个简明教程来教你在Ubuntu Linux 上搭建（同样适用于其他发行版linux、unix）
如何使用Hadoop Distributed File System (HDFS)在Ubuntu Linux 建立单节点的 Hadoop 集群
如何使用Hadoop Distributed File System (HDFS)在Ubuntu Linux 建立多节点的 Hadoop 集群
Python的MapReduce代码
使用Python编写MapReduce代码的技巧就在于我们使用了 HadoopStreaming 来帮助我们在Map 和 Reduce间传递数据通过STDIN (标准输入)和STDOUT (标准输出).我们仅仅使用Python的sys.stdin来输入数据，使用sys.stdout输出数据，这样做是因为HadoopStreaming会帮我们办好其他事。这是真的，别不相信！
将下列的代码保存在/home/hadoop/mapper.py中，他将从STDIN读取数据并将单词成行分隔开，生成一个列表映射单词与发生次数的关系：
注意：要确保这个脚本有足够权限（chmod +x /home/hadoop/mapper.py）。
#!/usr/bin/env python import sys # input comes from STDIN (standard input) for line in sys.stdin: # remove leading and trailing whitespace line = line.strip() # split the line into words words = line.split() # increase counters for word in words: # write the results to STDOUT (standard output); # what we output here will be the input for the # Reduce step, i.e. the input for reducer.py # # tab-delimited; the trivial word count is 1 print '%s\\t%s' % (word, 1)
在这个脚本中，并不计算出单词出现的总数，它将输出 "
将代码存储在/home/hadoop/reducer.py 中，这个脚本的作用是从mapper.py 的STDIN中读取结果，然后计算每个单词出现次数的总和，并输出结果到STDOUT。
同样，要注意脚本权限：chmod +x /home/hadoop/reducer.py
#!/usr/bin/env python
from operator import itemgetter
import sys
# maps words to their counts
word2count = {}
# input comes from STDIN
for line in sys.stdin:
# remove leading and trailing whitespace
line = line.strip()
# parse the input we got from mapper.py
word, count = line.split('\\t', 1)
# convert count (currently a string) to int
try:
count = int(count)
word2count[word] = word2count.get(word, 0) + count
except ValueError:
# count was not a number, so silently
# ignore/discard this line
pass
# sort the words lexigraphically;
#
# this step is NOT required, we just do it so that our
# final output will look more like the official Hadoop
# word count examples
sorted_word2count = sorted(word2count.items(), key=itemgetter(0))
# write the results to STDOUT (standard output)
for word, count in sorted_word2count:
print '%s\\t%s'% (word, count)
测试你的代码（cat data | map | sort | reduce）
我建议你在运行MapReduce job测试前尝试手工测试你的mapper.py 和 reducer.py脚本，以免得不到任何返回结果
这里有一些建议，关于如何测试你的Map和Reduce的功能：
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# very basic test hadoop@ubuntu:~$ echo "foo foo quux labs foo bar quux" | /home/hadoop/mapper.py foo 1 foo 1 quux 1 labs 1 foo 1 bar 1 —————————————————————————————————————————————— hadoop@ubuntu:~$ echo "foo foo quux labs foo bar quux" | /home/hadoop/mapper.py | sort | /home/hadoop/reducer.py bar 1 foo 3 labs 1 —————————————————————————————————————————————— # using on[object Object]e of the ebooks as example input # (see below on where to get the ebooks) hadoop@ubuntu:~$ cat /tmp/gutenberg/20417-8.txt | /home/hadoop/mapper.py The 1 Project 1 Gutenberg 1 EBook 1 of 1 [...] (you get the idea) quux 2 quux 1
—————————————————————————————————————————————— 为了这个例子，我们将需要三种电子书：
下载他们，并使用us-ascii编码存储 解压后的文件，保存在临时目录，比如/tmp/gutenberg.
hadoop@ubuntu:~$ ls -l /tmp/gutenberg/ total 3592 -rw-r--r-- 1 hadoop hadoop 674425 2007-01-22 12:56 20417-8.txt -rw-r--r-- 1 hadoop hadoop 1423808 2006-08-03 16:36 7ldvc10.txt -rw-r--r-- 1 hadoop hadoop 1561677 2004-11-26 09:48 ulyss12.txt hadoop@ubuntu:~$
