mapreduce编程实例Ubuntu
时间: 2025-01-08 12:10:34 浏览: 41
### MapReduce 编程实例
#### 创建单节点 Hadoop 集群
为了在 Ubuntu 上运行 MapReduce 实例,首先需要设置一个基于 HDFS 的单节点 Hadoop 集群[^3]。
#### 安装配置 Java 和 Hadoop
确保安装了最新版本的 JDK 并设置了 JAVA_HOME 环境变量。接着下载并解压适合操作系统的稳定版 Apache Hadoop 发行包至 `/usr/local/` 或者其他合适位置,并按照官方文档完成基本配置文件 `core-site.xml`, `hdfs-site.xml` 及 `mapred-site.xml` 中必要的参数设定。
对于 `mapred-site.xml` 文件而言,需特别关注如下几个属性:
- **临时数据存储路径**
属性名:`mapred.local.dir`
描述:决定 MapReduce 运行期间产生的中间结果保存的位置;可以指定多个目录来分散磁盘 IO 压力[^1]
```xml
<property>
<name>mapred.local.dir</name>
<value>/path/to/temp/data,/another/path/to/temp/data</value>
</property>
```
- **Mapper 数量估算**
属性名:`mapred.map.tasks`
推荐值:集群中工作节点数量乘以 10 来作为默认 Mapper 总数的一个经验值
- **Reducer 数量估算**
属性名:`mapred.reduce.tasks`
推荐值:集群内 CPU 处理器核心数目两倍于 Slave 节点的数量可作为一个合理的 Reducer 计算依据
```xml
<property>
<name>mapred.reduce.tasks</name>
<value>8</value><!-- 此处假设拥有四个双核处理器 -->
</property>
```
#### WordCount 经典案例实现
WordCount 是最经典的 MapReduce 应用之一,在这里提供 Python 版本的简单例子用于理解其工作机制:
```python
from mrjob.job import MRJob
import re
WORD_RE = re.compile(r"[\w']+")
class MRWordFrequencyCount(MRJob):
def mapper(self, _, line):
for word in WORD_RE.findall(line):
yield (word.lower(), 1)
def combiner(self, word, counts):
yield (word, sum(counts))
def reducer(self, word, counts):
yield (word, sum(counts))
if __name__ == '__main__':
MRWordFrequencyCount.run()
```
此脚本实现了统计文本文件里单词频率的功能,通过继承自 `mrjob` 模块中的类定义映射函数 (`mapper`)、组合函数(`combiner`)以及规约函数(`reducer`)三个阶段的操作逻辑。执行前还需确保已正确部署好 PySpark 或 MrJob 类似工具以便支持 Python 开发环境下的分布式计算任务提交流程。
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