大数据基础平台——MapReduce计算框架_创建map函数的python脚本mapper.py

1.实验目的

1. 了解与熟悉MapReduce基本原理；
2. 掌握MapReduce程序实现词频统计的方法；
3. 掌握MapReduce程序实现数据连接的方法。

2.实验内容及结果截屏

（1）MapReduce程序实现词频统计

①map函数

创建map函数的Python脚本mapper.py：

 

②reduce函数

创建reduce函数的Python脚本reducer.py：

③本地测试

在提交到Hadoop执行前，先在本地进行测试。

使用chmod命令开放脚本的执行权限：

 根据之前章节的例子，使用echo命令和输出重定向，创建一个仅有3行内容的文本文件test.txt：

 使用cat命令将文本输出，并用管道|将其作为脚本mapper.py的标准输入，执行脚本mapper.py，查看Map阶段的输出：

 进一步加入管道|，并使用sort命令按字母排序，查看Reduce阶段的输入：

 进一步加入管道|，并执行脚本reducer.py，查看Reduce阶段的输出：

④数据准备

使用hdfs dfs -put命令从本地文件系统将文件夹/opt/data/novels上传到到HDFS：

⑤提交到Hadoop集群执行

使用hadoop jar命令将MapReduce程序提交到Hadoop集群执行：

⑥查看结果

使用hdfs dfs -ls命令显示文件（夹）统计信息：

使用hdfs dfs -tail命令显示文件末尾1KB内容：

 

（2）MapReduce程序的Reducer数量

①Hadoop流处理命令中，指定选项numReduceTasks表示Reducer数量，这里设为3：

 ②使用命令hdfs dfs -ls显示文件（夹）统计信息：

 （3）MapReduce程序的Combiner

①Hadoop流处理命令中，指定选项combiner表示Combiner函数脚本：

 

 （4）MapReduce程序实现数据连接

第一个数据集的路径为/opt/data/flights/flights14.csv：

 第二个数据集的路径为/opt/data/flights/carrier.csv：

①map函数

创建map函数的Python脚本join_mapper.py：

②reduce函数

创建reduce函数的Python脚本join_reducer.py：

③本地测试

创建一个测试文本文件flights14_sample.csv，为航班准点情况数据的一小部分：

 创建另一个测试文本文件carrier_sample.csv，为航空公司简写与描述映射数据的一小部分：

使用chmod命令开放脚本的执行权限：

使用cat命令将文件flights14_sample.csv输出，并用管道|将其作为脚本join_mapper.py的标准输入，执行脚本join_mapper.py，查看Map阶段的输出：

对文件carrier_sample.csv做同样操作：

 进一步加入管道|，并使用sort命令按字母排序，查看Reduce阶段的输入：

 进一步加入管道|，并执行脚本join_reducer.py，查看Reduce阶段的输出：

④数据准备

使用hdfs dfs -put命令从本地文件系统将文件夹/opt/data/flights上传到到HDFS：

⑤提交到Hadoop集群执行

使用hadoop jar命令将MapReduce程序提交到Hadoop集群执行：

 

 

 ⑥查看结果

 使用hdfs dfs -ls命令显示文件（夹）统计信息：

 使用hdfs dfs -tail命令显示文件末尾1KB内容：

 3.实验分析及小结

       通过此次实验，我对MapReduce的基本原理有了一定的了解与熟悉，同时对MapReduce程序实现词频统计、数据连接的方法也有了一定掌握。

       由于步步紧跟实验指导，在实验过程中我并没有遇到太多问题，只有一些细小的错误。

       例如在编辑mapper.py时多输入了一个空格，导致报了如下错误：

       再例如使用hadoop jar命令将MapReduce程序提交到Hadoop集群执行时，教程告诉我将文件存为output，但报错说output已存在，于是更改文件名为out，之后便不再报错了。

       还有在使用hdfs dfs -tail命令显示文件末尾1KB内容时，教程中给出的语句为hdfs dfs -tail output/part-00000，但因为先前将文件存为out3，所以应当将这条语句改为hdfs dfs -tail out3/part-00000。

       通过此次实验，我学习了MapReduce的相关知识，同时也提升了对代码编写的仔细程度。在之后的实验中，我会更加细心，减少可能会产生的问题。