跟我一起从零开始学python（十）Hadoop从零开始入门

**跟我一起从零开始学Python（十）：Hadoop从零开始入门**

在前几篇文章中，我们已经学习了Python的基本语法、数据结构和文件操作。今天我们要讲的是一个非常重要的主题：大数据处理。Hadoop是目前最流行的大数据处理框架之一，广泛应用于数据分析、机器学习等领域。

**什么是Hadoop？**

Hadoop是一个分布式计算框架，能够处理海量数据（PB级别）。它由Apache基金会维护，最初由Doug Cutting和Mike Cafarella开发。Hadoop的主要特点是：

* 分布式：Hadoop可以在多台机器上分散地运行，提高计算效率。
* 可扩展性：Hadoop支持横向扩展，即增加更多的机器来处理更大的数据集。
* fault-tolerant：Hadoop能够自动检测和恢复失败的任务。

**Hadoop的组件**

Hadoop有两个主要组件：

1. **HDFS（Hadoop Distributed File System）**：负责存储和管理大数据。HDFS是一个分布式文件系统，能够将数据分散地存放在多台机器上。
2. **MapReduce**：负责处理和分析数据。MapReduce是一种编程模型，用于在分布式环境中执行计算任务。

**Hadoop的工作流程**

下面是Hadoop的基本工作流程：

1. **数据输入**：将数据写入到HDFS中。
2. **Map阶段**：使用Mapper函数对数据进行处理和分析。
3. **Shuffle阶段**：将Mapper输出的结果进行排序和分区。
4. **Reduce阶段**：使用Reducer函数对Shuffle输出的结果进行聚合和计算。
5. **输出**：将最终结果写入到HDFS中。

**示例代码**

下面是一个简单的MapReduce程序，用于统计单词出现的频率：

from __future__ import print_functionimport sysfrom operator import add# Map函数def map_func(key, value):
 words = value.split()
 for word in words:
 yield (word,1)

# Reduce函数def reduce_func(key, values):
 return sum(values)

if __name__ == "__main__":
 #读取输入数据 data = sys.stdin.readlines()

 # 运行MapReduce程序 mapper_output = map(map_func, range(len(data)), data)
 reducer_input = {}
 for key, value in mapper_output:
 if key not in reducer_input:
 reducer_input[key] = []
 reducer_input[key].append(value)

 reducer_output = {}
 for key, values in reducer_input.items():
 reducer_output[key] = reduce_func(key, values)

 # 输出结果 for key, value in reducer_output.items():
 print("%st%d" % (key, value))