關(guān)于糾結(jié)，曾經(jīng)很糾結(jié)搞大數(shù)據(jù)的人是否要學(xué)習(xí)代碼，更何況自己是售前方向的。理解原理就可以了，后來發(fā)現(xiàn)，糾結(jié)的時(shí)間越來越多。就明白了，與其糾結(jié)是否要去搞代碼，不如自己實(shí)際操作一下代碼，找一個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景代入之后好好學(xué)習(xí)一下。簡(jiǎn)單來說：與其糾結(jié)，不如實(shí)干！

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  簡(jiǎn)單來說，MapReduce的學(xué)習(xí)開始感覺到吃力?？赡苁歉约褐皼]有代碼基礎(chǔ)有關(guān)，雖是學(xué)有三年大數(shù)據(jù)的原理基礎(chǔ)，但對(duì)相關(guān)代碼的實(shí)現(xiàn)還是沒有實(shí)際操作過。但敲完這一遍代碼，看到最后的WEB結(jié)果展示。心里還是多少有些欣慰。對(duì)于一些技術(shù)，你知道，了解并能夠運(yùn)用到實(shí)際工作過程中是要有一個(gè)階段的。

MAP階段

 實(shí)際上這一個(gè)過程就是要你能夠?qū)⒃次募械?，單詞進(jìn)行一一的統(tǒng)計(jì)，這里邊用到python語句，寫起來也很簡(jiǎn)單。就是一個(gè)簡(jiǎn)單的映射關(guān)系，很容易理解。

 實(shí)際上，MAP是一個(gè)分的思想，相當(dāng)于當(dāng)你有大量數(shù)據(jù)的時(shí)候，你需要首先把數(shù)據(jù)分到不同機(jī)器上。而在實(shí)際操作過程上，相當(dāng)于把你的大文件直接放在HDFS的集群上。每一臺(tái)機(jī)器上都進(jìn)行相關(guān)的映射操作。Hadoop上的代碼跟VIM的代碼基本相同，區(qū)別就在于是否前邊要加上hadoop這個(gè)起始語句。這里還涉及到相關(guān)的路徑引導(dǎo)，這里主要是在JAVA環(huán)境變量里設(shè)置，當(dāng)你設(shè)置好之后，就可以通過+TAB鍵來完全工作。

Reduce階段

 這個(gè)是一個(gè)合并的過程，相當(dāng)于對(duì)你之前映射后的文件來一個(gè)合并歸約，而我這次的實(shí)踐是wordcount操作，相當(dāng)于是對(duì)所有重復(fù)的單詞來一個(gè)統(tǒng)計(jì)。

 它這個(gè)里邊涉及到的有FIFO，遍歷的算法實(shí)現(xiàn)。相當(dāng)于把你各個(gè)機(jī)器的工作結(jié)果匯總到一臺(tái)主PC上。而這一個(gè)階段的代碼要比MAP階段多。這一塊有數(shù)組的相關(guān)知識(shí)，還有累加函數(shù)，這一塊是需要有相關(guān)函數(shù)包的理解的。

  在學(xué)習(xí)MAPREDUCE過程中，發(fā)現(xiàn)自己大的問題就是VIM命令的不熟悉，有些內(nèi)容，只有你操作過你才能更深入的理解其實(shí)現(xiàn)原理。已前只是知道其原理，而在這次MAPREDUCE的學(xué)習(xí)實(shí)踐過程中，發(fā)現(xiàn)自己的實(shí)際操作還是有些不理想，自己也對(duì)mapredeuce算是有了一個(gè)了解。周未再換一個(gè)數(shù)據(jù)集，再來把已經(jīng)會(huì)的代碼熟悉一遍。加油！

ulimit -a       #查看所能讀文件的能力#

cd /usr/local/src/               #打開hadoop的相應(yīng)文件夾#

ls

ll                            #ll為查看文件的相關(guān)屬性，ls為查看相關(guān)文件夾下文件#

touch *.*                      #建立某一個(gè)文件#

mkdir python_mr                #建立一個(gè)文件夾#

cd /home/badou/python_mr/      #打開相關(guān)的mapreduce文件夾#

cd mapreduce_wordcount_python/  #進(jìn)入相關(guān)詞頻統(tǒng)計(jì)函數(shù)，通過相應(yīng)的共享文件目標(biāo)，將源文件拷貝到此目錄下#

rm output  result.data             #刪除之前操作過輸出的文檔#

#本地查看源文件#

cat The_Man_of_Property.txt

 #查看上傳的文件，若文件太長(zhǎng)，用ctrl+c可退出查看#

cat The_Man_of_Property.txt|  head -1

 #查看文件中第一個(gè)頭部信息#

cat The_Man_of_Property.txt| head  -2 | tr ' ' '\n'

#將所有的空格都轉(zhuǎn)換成換行符#

cat The_Man_of_Property.txt| head  -2 | tr ' ' '\n' | sort -k1 -nr |

 #排序（k,k1,k1列標(biāo)示，－n -nr按大小順序OR倒序）#

cat The_Man_of_Property.txt| head  -2 | tr ' ' '\n' | sort -k 1 | uniq -c  |head

#把相同的行數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)#

cat The_Man_of_Property.txt| head  -2 | tr ' ' '\n' | sort -k 1 | uniq -c  | awk '{print$2"\t"$1}'  ｜head

#輸出成Key-Value形式#

cat The_Man_of_Property.txt| head  -2 | tr ' ' '\n' | sort -k 1 | uniq -c  | awk '{print$2"\t"$1}' | sort -k2 -nr | head #將輸出的K-Value形式進(jìn)行排序并做頭部10行顯示#

#上傳到hadoop系統(tǒng)中進(jìn)行處理#

vim ~/.bashrc                #進(jìn)入JAVA的環(huán)境變量設(shè)置#

       export PATH=$PATHJAVA_HOME/bin:/usr/local/src/hadoop-1.2.1/bin      #修改引用，將匹配擴(kuò)展到hadoop#

sourc ~/.bashrc              #保存退出后，用命令使已配的環(huán)境變量生效#

hadoop fs -ls /             #查看hadoop下文件#

hadoop fs -rmr /The_Man_of_Property.txt   #刪除已上傳好的文檔#

hadoop fs -put The_Man_of_Property.txt /   #上傳相應(yīng)文檔，注意：必須是本目錄下文件#

hadoop fs -cat /The_Man_of_Property.txt | head    #查看hadoop上的文件，但只能看到明文文件#

hadoop fs -text /The_Man_of_Property.txt | head   #查看hadoop上的文件，可以看到密文文件和壓縮文件#

#map.py 代碼#

import sys                                 #定義一個(gè)系統(tǒng)模塊#

for line in sys.stdin:                          #從標(biāo)準(zhǔn)輸入讀取數(shù)據(jù)#

      ss = line.strip().split(' ')                  #對(duì)一行字串進(jìn)行處理，相當(dāng)于用空格分隔每個(gè)分詞，ss是很多單詞#

      for s in ss:                            #對(duì)每一個(gè)單詞進(jìn)行處理#

            if  s.strip() != "":

                 print "%s\t%s" % (s, 1)       #如果每個(gè)單詞不為完，則記這個(gè)單詞為1 #

cat The_Man_of_Property.txt | head | python map.py | head    #測(cè)試上邊的代碼是否成功#

#reduce.py 代碼#

import sys

current_word = None

count_pool = []

sum = 0                                 #初始定義參數(shù)值#

for line in sys.stdin:                        #從標(biāo)準(zhǔn)輸入讀每一行數(shù)值#

     word,  val = line.strip().split('\t')

     if current_word ==None:              #當(dāng)前單詞是否為空做為判斷條件#

           current_word = word

     if current_word != word:

            for count in count_pool:

                  sum += count

            print  "%s\t%s" % (current_word, sum)

            current_word = word

            count_pool = []

            sum = 0

     count_pool.append(int（val））                 #Key追加到相當(dāng)數(shù)組中#

for count in count_pool:

       sum += count                              #對(duì)Value相行重復(fù)次數(shù)求和#

print "%s\t%s" % (current_word, str(sum))               #輸出相應(yīng)的Key-Value值#

cat The_Man_of_Property.txt | python map.py | sort -k1 | python red.py | sort -k2 -nr |head  #驗(yàn)證map.py跟red.py代碼#

#run.sh shell腳本，用來啟動(dòng)map.py與red.py#

HADOOP_CMD="/usr/local/src/hadoop-1.2.1/bin/hadoop"                                   #設(shè)置目標(biāo)路徑，便于引用#

STREAM_JAR_PATH="/usr/local/src/hadoop-1.2.1/contrib/streaming/hadoop-streaming-1.2.1.jar"

#設(shè)置STREAM_JAR_PATH路徑，便于輸入輸出#

INPUT_FILE_PATH_1="/The_Man_of_Property.txt"

OUTPUT_PATH="/output"

#  $HADOOP_CMD fs -rmr -skipTrash $OUTPUT_PATH

# Step 1.

$HADOOP_CMD jar $STREAM_JAR_PATH \

                 -input  $INPUT_FILE_PATH_1 \

                 -output  $OUTPUT_PATH \

                 -mapper  "python map.py"  \

                 -reduce   "python red.py"  \

                 -file ./map.py \

                 -filt ./red.py                                #向HADOOP上上傳相關(guān)文件#

 ./run.sh                                             #直接運(yùn)行這個(gè)shell腳本，調(diào)用hadoop運(yùn)行相關(guān)python文件#

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文章標(biāo)題：大數(shù)據(jù)實(shí)踐學(xué)習(xí)總結(jié)（3）－－MapReduce-創(chuàng)新互聯(lián)
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