展开

关键词

Hadoop Streaming:用 Python 编写 Hadoop MapReduce 程序

好吧,开发人员可以使用他们喜欢的语言编写 mapper/Reducer 应用程序,而需掌握太多 Java 知识,使用Hadoop Streaming而不是切换到 Pig 和 Hive 等新工具或技术。 为了在 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 上 Map 和 Reduce,我们需要Hadoop Streaming jar。 >映射器 命令:cat word.txt | python mapper.py >reducer.py 命令: cat word.txt | python mapper.py | sort - 在 HadoopPython 代码 在我们在 Hadoop MapReduce 任务之前,将本地数据(word.txt)复制到 HDFS > 示例:hdfs dfs -put source_directory 命令: ls /usr/lib/hadoop-2.2.0/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.2.0.jar MapReduce 作业 命令: hadoop

12120

Hadoop Streaming:用 Python 编写 Hadoop MapReduce 程序

好吧,开发人员可以使用他们喜欢的语言编写 mapper/Reducer 应用程序,而需掌握太多 Java 知识,使用Hadoop Streaming而不是切换到 Pig 和 Hive 等新工具或技术。 为了在 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 上 Map 和 Reduce,我们需要Hadoop Streaming jar。 >映射器 命令:cat word.txt | python mapper.py >reducer.py 命令: cat word.txt | python mapper.py | sort - 在 HadoopPython 代码 在我们在 Hadoop MapReduce 任务之前,将本地数据(word.txt)复制到 HDFS > 示例:hdfs dfs -put source_directory 命令: ls /usr/lib/hadoop-2.2.0/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.2.0.jar MapReduce 作业 命令: hadoop

5600
  • 广告
    关闭

    90+款云产品免费体验

    提供包括云服务器,云数据库在内的90+款云计算产品。打造一站式的云产品试用服务,助力开发者和企业零门槛上云。

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    python 实现在序数组中找到中位数方

    streaming 实现某个字段排序 一,hadoop streaming默认情况 1,在hadoop streaming的默认情况下,是以\t作为分隔符的,标准输入时,每的第一个\t之前的内容作为 jar /usr/local/hadoop-2.6.3/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.6.3.jar \ -D stream.map.output.field.separator coding: utf-8 -*- import sys for line in sys.stdin: line = line.strip() print("{0}".format(line)) 命令 : bash sorted.sh 结果: hdfs dfs -cat /user/test/streaming/sorted_20180711/part-00000 11 12 22 11 3 11 2 11 4 1 11 1 以上这篇python 实现在序数组中找到中位数方就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

    1.1K20

    使用python编写hadoop的mapper 和reducer

    /reducer.py bar 1 foo 3 labs 1 quux 2 Hadoop 一切准备就绪,我们将在Python MapReduce job 在Hadoop /home/hadoop/example/reducer.py -input hdfs:/input/book.txt \ -output output 第一是告诉 Hadoop Streaming ---- 后续 Python 依赖库问题 用hadoop streaming可以python写的map-reduce作业。但是如果map/reduce依赖于其他库呢? 比如,map中依赖于我们自己写的一个库:hadoop_lib.py中的某些方。这时在streaming作业的时候,如果还是像原来一样的命令,就会出现”Broken Pipe”之类的异常。 我的命令如下,测试ok,可参考: hadoop jar share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.7.6.jar -archives /home/hadoop

    56510

    Hadoop中的Python框架的使用指南

    在这篇文章里,我会把我个人对这些框架的一些关科学的看写下来,这些框架包括: Hadoop流 mrjob dumbo hadoopy pydoop 其它 最终,在我的看来,Hadoop的数据流(streaming Hadoop Streaming Hadoop Streaming 提供了使用其他可执程序来作为Hadoop的mapper或者reduce的方式,包括标准Unix工具和Python脚本。 用launch_frozen之后,我在每个节点上都安装了hadoopy然后用launch方了一遍,性能明显好得多。 有一些更高层次的Hadoop生态体系中的接口,像 Apache Hive和Pig。Pig 可以让用户用Python来写自定义的功能,是通过Jython来。 它还可以缝使用EMR。但是它也是执速度最慢的。 还有一些不是很流Python 框架,他们的主要优势是内置了对于二进制格式的支持,但如果有必要话,这个完全可以由用户代码来自己实现。

    47970

    HadoopPython脚本

    之前已经配置好了Hadoop以及Yarn,可那只是第一步。下面还要在上面各种程序,这才是最重要的。 Ubuntu安装时默认已经安装了Python, 可以通过Python –version 查询其版本。 ? 因此我们可以直接python的脚本了。 Python MapReduce Code 这里我们要用到 Hadoop Streaming API, 通过STIDN(Standard input)和 STDOUT(Standard output)来向 在HadoopPython代码 准备工作: 下载文本文件: ~$ mkdir tmp/guteberg cd tmp/guteberg wget http://www.gutenberg.org /share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-*.jar 由于通过streaming接口的脚本太长了,因此直接建立一个shell名称为run.sh来hadoop

    1K20

    python调用mrjob实现hadoo

    咱们一般写mapreduce是通过java和streaming来写的,身为pythoner的我, java不会,没办就用streaming来写mapreduce日志分析。 mrjob 可以让用 Python 来编写 MapReduce 算,并在多个不同平台上,你可以: 使用纯 Python 编写多步的 MapReduce 作业 在本机上进测试 在 Hadoop 集群上 pip 的安装方: pip install mrjob 我测试的脚本 #coding:utf-8 from mrjob.job import MRJob import re #xiaorui.cc 本地模拟hadooppython 1.py -r local <input> output 这个会把结果输出到output里面,这个output必须写。 hadoop集群上python 1.py -r hadoop <input> output 执脚本 ~ [root@kspc ~]# python mo.py -r local  <10.7.17.7

    48430

    Python 版 WordCount

    Hadoop Streming Hadoop Streaming提供了一个便于进MapReduce编程的工具包,使用它可以基于一些可执命令、脚本语言或其他编程语言来实现Mapper和 Reducer 需要注意的是,Streaming方式是基于Unix系统的标准输入输出来进MapReduce Job的,它区别与Pipes的地方主要是通信协议,Pipes使用的是Socket通信,是对使用C++语言来实现 Streming 还有一个好处就是测试很方便,不用放到集群中,用 Linux 的管道即可完成测试。 mapper.py | python reducer.txt 结果: 1234 python 1hello 2streming 1hadoop 2 如此即完成了一个 Hadoop Streaming 的绝对路径,然后创建一个 start.sh 文件,用来执部署: 1234567 hadoop jar /root/hadoop-2.7.1/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming

    74230

    Python API 操作Hadoop hdfs详解

    语言进MapReduce程序开发主要分为两个步骤,一是编写程序,二是用Hadoop Streaming命令提交任务。 写完发现其实只用map就可以处理了…reduce只用cat就好了 3、脚本 1)Streaming简介 Hadoop的MapReduce和HDFS均采用Java进实现,默认提供Java编程接口,用户通过这些编程接口 Hadoop提供了一个框架StreamingStreaming的原理是用Java实现一个包装用户程序的MapReduce程序,该程序负责调用hadoop提供的Java编程接口。 2)命令 /.../bin/hadoop streaming -input /..../input -output /.... (12)-mapdebug, -reducedebug:分别指定mapper和reducer程序失败时的debug程序。

    1.1K10

    30分钟--Spark快速入门指南

    从官网下载 Spark Python 版本的 SparkPi 则需要通过 spark-submit : . ,下载依赖包,导致 sbt 正常使用,需要进一定的修改。 验证 sbt 是否可用 如果由于网络问题下载依赖,导致 sbt 正确的话,可以下载笔者提供的离线依赖包 sbt-0.13.9-repo.tar.gz 到本地中(依赖包的本地位置为 ~/.sbt 点击查看:解决 sbt 下载依赖包的问题 使用 sbt 打包 Scala 程序 为保证 sbt 能正常,先执如下命令检查整个应用程序的文件结构: cd ~/sparkappfind . SimpleApp的文件结构 接着,我们就可以通过如下代码将整个应用程序打包成 JAR(首次同样需要下载依赖包,如果这边遇到网络问题成功,也请下载上述安装 sbt 提到的离线依赖包 sbt-0.13.9

    1.5K90

    Spark Streaming + Kafka整合

    mvn clean package -DskipTests 2、上传到服务器hadoop的lib目录下,执: spark-submit \ --class com.feiyue.bigdata.sparkstreaming.KafkaReceiverWordCount 后看4040端口Spark Streaming的UI界面 可以知道UI页面中, Receiver是一直都在作的, 而Direct方式没有此Jobs Approach 2: Direct Approach Note that this feature was introduced in Spark 1.3 for the Scala and Java API, in Spark 1.4 for the Python Receiver 3、只执一次 缺点: 1、基于ZooKeeper的Kafka监控工具,展示出来,所以需要周期性地访问offset才能更新到ZooKeeper去 怎么做 基于Receiver -0-8_2.11:2.2.0 \ /home/hadoop/lib/spark-1.0-SNAPSHOT.jar hadoop:9092 kafka_streaming_topic 3、后看4040

    43350

    Python来写MapReduce之Wordcount

    Python开发, 通常来说都会考虑将源码打包成jar包再, 例子: PythonWordCount 这明显不方便. 在Hadoop的文档中提到了Hadoop Streaming, 我们可以使用流的方式来操作它. 它的语hadoop jar hadoop-streaming-2.9.2.jar \ -input myInputDirs \ -output myOutputDir \ -mapper /reducer.py ` bar 1 foo 3 labs 1 quux 2 ` 在Hadoop代码 准备 首先我们在http://www.gutenberg.org 启动MapReduce任务 下面的命令 hadoop jar /opt/hadoop-2.9.2/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.9.2.jar

    1.6K10

    浅谈Apache Spark的6个发光点

    Spark允许Hadoop集群中的应用程序在内存中以100倍的速度,即使在磁盘上也能快10倍。Spark通过减少磁盘IO来达到性能提升,它们将中间处理数据全部放到了内存中。 Spark允许Java、Scala及Python,这允许开发者在自己熟悉的语言环境下进工作。它自带了80多个高等级操作符,允许在shell中进交互式查询。 3. 支持复杂查询。 Spark依赖Spark Streaming对数据进实时的处理,当然在YARN之后Hadoop也可以借助其他的工具进流式计算。 可以与Hadoop和已存Hadoop数据整合。Spark可以独立的,除了可以在当下的YARN集群管理之外,它还可以读取已有的任何Hadoop数据。 这是个非常大的优势,它可以在任何Hadoop数据源上,比如HBase、HDFS等。这个特性让用户可以轻易迁移已有Hadoop应用,如果合适的话。 6. 活跃和限壮大的社区。

    30390

    什么是 Apache Spark?大数据分析平台详解

    在企业中,这通常意味着在 hadoop YARN (这是 Cloudera 和 Hortonworks 分配 Spark 任务的方式 )上。 RDD 接口仍然可用,但只有在 Spark SQL 范例中封装的情况下才推荐使用。 对 Spark Streaming的一个批评是,在需要对传入数据进低延迟响应的情况下,批量微操作可能与 Apache Storm,Apache Flink 和 Apache Apex 等其他支持流的框架的性能相匹配 在使用 Structure Streaming 的情况下,更高级别的 API 本质上允许开发人员创建限流式数据帧和数据集。 对 Structured Streaming 的所有查询都通过 Catalyst 查询优化器,甚至可以以交互方式,允许用户对实时流数据执 SQL 查询。

    25930

    大数据分析平台 Apache Spark详解

    在企业中,这通常意味着在 Hadoop YARN (这是  Cloudera 和 Hortonworks 分配 Spark 任务的方式 )上。 RDD 接口仍然可用,但只有在 Spark SQL 范例中封装的情况下才推荐使用。 对 Spark Streaming的一个批评是,在需要对传入数据进低延迟响应的情况下,批量微操作可能与 Apache Storm,Apache Flink 和 Apache Apex 等其他支持流的框架的性能相匹配 在使用 Structure Streaming 的情况下,更高级别的 API 本质上允许开发人员创建限流式数据帧和数据集。 对 Structured Streaming 的所有查询都通过 Catalyst 查询优化器,甚至可以以交互方式,允许用户对实时流数据执 SQL 查询。

    1.1K00

    什么是 Apache Spark?大数据分析平台如是说

    在企业中,这通常意味着在 Hadoop YARN (这是 Cloudera 和 Hortonworks 分配 Spark 任务的方式 )上。 RDD 接口仍然可用,但只有在 Spark SQL 范例中封装的情况下才推荐使用。 对 Spark Streaming的一个批评是,在需要对传入数据进低延迟响应的情况下,批量微操作可能与 Apache Storm,Apache Flink 和 Apache Apex 等其他支持流的框架的性能相匹配 在使用 Structure Streaming 的情况下,更高级别的 API 本质上允许开发人员创建限流式数据帧和数据集。 对 Structured Streaming 的所有查询都通过 Catalyst 查询优化器,甚至可以以交互方式,允许用户对实时流数据执 SQL 查询。

    46360

    Spark初步认识与安装

    这种做大大的减少了数据处理过程中磁盘的读写,大幅度的降低了时间。 (2)易于使用 Spark支持多语言。 Spark更为强大之处是用户可以在同一个工作流中缝的搭配这些功能,例如Spark可以通过Spark Streaming获取流数据,然后对数据进实时SQL查询或使用MLlib库进系统推荐,而且这些复杂业务的集成并不复杂 Spark Streaming主要用来对数据进实时处理,当然在YARN之后Hadoop也可以借助其他的工具进流式计算 (5)与已存Hadoop数据整合 著名的大数据产品开发公司Cloudera曾经对 Spark Streaming有如下评价: Spark不仅可以独立的(使用standalone模式),还可以在当下的YARN管理集群中。 它还可以读取已有的任何Hadoop数据,这是个非常大的优势,它可以在任何Hadoop数据源上,比如HBase、HDFS等。

    12320

    第12章 大数据分析(R和Hadoop) 笔记

    当数据量大到一台机器处理时,只能求助于超算或者Hadoop这样的可扩展方案。Hadoop是最流的一种开源可扩展大数据处理基础架构,基于集群并数据存储和计算。 /.bashrc 12.5 在rhdfs中操作HDFS source /root/miniconda3/bin/activate R # 以下两个变量可以放入.rprofile文件,这样就不需要每次了 这是本地模式,所以速度快了点呢,如果分布模式下,要花费几分钟以上了。 attr(*, "srcfile")=Classes 'srcfilecopy', 'srcfile' <environment: 0x7fe5cde38970> v num 1 这是本地模式 ,而且差距还是有点的,3.907113 Vs 4.0341 但是如果数据集大致内存放下,就其他选择了。后面内容就省略了,awz的云应该暂时用不到。

    9030

    Face Detection(OpenCV) Using Hadoop Streaming API如何使用PythonHadoop编写一个简单的MapReduce程序,请参考: Here.

    如何使用PythonHadoop编写一个简单的MapReduce程序,请参考: Here. Face Detection(OpenCV) Using Hadoop Streaming API: 代码. cd /home/liupeng/hadoop/Face_Detection_Using_Hadoop_Streaming_API * cd /usr/local/hadoop # 在我们MapReduce job 前,我们需要将本地的文件复制到HDFS中 # /tmp/liupeng/SerializedImages.txt liupeng@1:/usr/local/hadoop$ bin/hadoop dfs -copyFromLocal /tmp/liupeng liupeng # 执 MapReduce job liupeng@1:/usr/local/hadoop$ bin/hadoop jar share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.8.1.jar -

    55890

    相关产品

    • 云服务器

      云服务器

      云端获取和启用云服务器,并实时扩展或缩减云计算资源。云服务器 支持按实际使用的资源计费,可以为您节约计算成本。 腾讯云服务器(CVM)为您提供安全可靠的弹性云计算服务。只需几分钟,您就可以在云端获取和启用云服务器,并实时扩展或缩减云计算资源。云服务器 支持按实际使用的资源计费,可以为您节约计算成本。

    相关资讯

    热门标签

    扫码关注云+社区

    领取腾讯云代金券