python與hadoop
❶ python和hadoop有什麼聯系
沒聯系python是一門動態語言,hadoop是一個分布式計算的框架,是用java寫的.他們是兩個層次的東西.如果說非要有聯系,就是python可以應用hadoop框架,做分布式盯如唯計算的開發.但是語言和框架,是可以自己拼裝的.java也可以使用hadoop開發分布式計算橡悉,python也可以用spark開發分布式計算,他們是松耦合的,可以自己根據需求搭凱培配
❷ 如何使用Python為Hadoop編寫一個簡單的MapRece程序
我們將編寫一個簡槐迅單的 MapRece 程序,使用的是C-Python,而不是Jython編寫後打包成jar包的程序。
我們的這個例子將模仿 WordCount 並使用Python來實現,例子通過讀取文本文件來統計出單詞的出現次數。結果也以文本形式輸出,每一陵此行包含一個單詞和單尺明迅詞出現的次數,兩者中間使用製表符來想間隔。
先決條件
編寫這個程序之前,你學要架設好Hadoop 集群,這樣才能不會在後期工作抓瞎。如果你沒有架設好,那麼在後面有個簡明教程來教你在Ubuntu linux 上搭建(同樣適用於其他發行版linux、unix)
如何使用Hadoop Distributed File System (HDFS)在Ubuntu Linux 建立單節點的 Hadoop 集群
如何使用Hadoop Distributed File System (HDFS)在Ubuntu Linux 建立多節點的 Hadoop 集群
Python的MapRece代碼
使用Python編寫MapRece代碼的技巧就在於我們使用了 HadoopStreaming 來幫助我們在Map 和 Rece間傳遞數據通過STDIN (標准輸入)和STDOUT (標准輸出).我們僅僅使用Python的sys.stdin來輸入數據,使用sys.stdout輸出數據,這樣做是因為HadoopStreaming會幫我們辦好其他事。這是真的,別不相信!
❸ 有沒有基於Python的某某數據分布式存儲的案例
有很多基於Python的數據分布式存儲的案例。以下是其中幾個:
Apache Hadoop:Hadoop是一個基於Java的開源框架,但是它也提供了Python API。Hadoop是一個分布式存儲和計算平台,用於手慎處理大規模數據集。
Apache Spark:Spark是一個快速通用的計算引擎,可用於大規模數據處理鄭薯稿。它支持Python語言,並提供了Python API。
Apache Cassandra:Cassandra是一個高度可伸縮的分布式資料庫,具有強大的容錯能力。Cassandra提供了Python驅動程序,可用於Python應用程序。
Apache HBase:HBase是一個分布式非關系型資料庫,可在Hadoop集群上運行。它支持Python API。
PySpark:PySpark是Spark的喊孝Python API,它允許您使用Python編寫Spark作業。
❹ 如何使用Python為Hadoop編寫一個簡單的MapRece程序
在這個實例中,我將會向大家介紹如何使用Python 為 Hadoop編寫一個簡單的MapRece
程序。
盡管Hadoop 框架是使用Java編寫的但是我們仍然需要使用像C++、Python等語言來實現Hadoop程序。盡管Hadoop官方網站給的示常式序是使用Jython編寫並打包成Jar文件,這樣顯然造成了不便,其實,不一定非要這樣來實現,我們可以使用Python與Hadoop 關聯進行編程,看看位於/src/examples/python/WordCount.py 的例子,你將了解到我在說什麼。
我們想要做什麼?
我們將編寫一個簡單的 MapRece 程序,使用的是C-Python,而不是Jython編寫後打包成jar包的程序。
我們的這個例子將模仿 WordCount 並使用Python來實現,例子通過讀取文本文件來統計出單詞的出現次數。結果也以文本形式輸出,每一行包含一個單詞和單詞出現的次數,兩者中間使用製表符來想間隔。
先決條件
編寫這個程序之前,你學要架設好Hadoop 集群,這樣才能不會在後期工作抓瞎。如果你沒有架設好,那麼在後面有個簡明教程來教你在Ubuntu Linux 上搭建(同樣適用於其他發行版linux、unix)
如何使用Hadoop Distributed File System (HDFS)在Ubuntu Linux 建立單節點的 Hadoop 集群
如何使用Hadoop Distributed File System (HDFS)在Ubuntu Linux 建立多節點的 Hadoop 集群
Python的MapRece代碼
使用Python編寫MapRece代碼的技巧就在於我們使用了 HadoopStreaming 來幫助我們在Map 和 Rece間傳遞數據通過STDIN (標准輸入)和STDOUT (標准輸出).我們僅僅使用Python的sys.stdin來輸入數據,使用sys.stdout輸出數據,這樣做是因為HadoopStreaming會幫我們辦好其他事。這是真的,別不相信!
Map: mapper.py
將下列的代碼保存在/home/hadoop/mapper.py中,他將從STDIN讀取數據並將單詞成行分隔開,生成一個列表映射單詞與發生次數的關系:
注意:要確保這個腳本有足夠許可權(chmod +x /home/hadoop/mapper.py)。
#!/usr/bin/env python
import sys
# input comes from STDIN (standard input)
for line in sys.stdin:
# remove leading and trailing whitespace
line = line.strip()
# split the line into words
words = line.split()
# increase counters
for word in words:
# write the results to STDOUT (standard output);
# what we output here will be the input for the
# Rece step, i.e. the input for recer.py
#
# tab-delimited; the trivial word count is 1
print '%s\\t%s' % (word, 1)在這個腳本中,並不計算出單詞出現的總數,它將輸出 "<word> 1" 迅速地,盡管<word>可能會在輸入中出現多次,計算是留給後來的Rece步驟(或叫做程序)來實現。當然你可以改變下編碼風格,完全尊重你的習慣。
Rece: recer.py
將代碼存儲在/home/hadoop/recer.py 中,這個腳本的作用是從mapper.py 的STDIN中讀取結果,然後計算每個單詞出現次數的總和,並輸出結果到STDOUT。
同樣,要注意腳本許可權:chmod +x /home/hadoop/recer.py
#!/usr/bin/env python
from operator import itemgetter
import sys
# maps words to their counts
word2count = {}
# input comes from STDIN
for line in sys.stdin:
# remove leading and trailing whitespace
line = line.strip()
# parse the input we got from mapper.py
word, count = line.split('\\t', 1)
# convert count (currently a string) to int
try:
count = int(count)
word2count[word] = word2count.get(word, 0) + count
except ValueError:
# count was not a number, so silently
# ignore/discard this line
pass
# sort the words lexigraphically;
#
# this step is NOT required, we just do it so that our
# final output will look more like the official Hadoop
# word count examples
sorted_word2count = sorted(word2count.items(), key=itemgetter(0))
# write the results to STDOUT (standard output)
for word, count in sorted_word2count:
print '%s\\t%s'% (word, count)
測試你的代碼(cat data | map | sort | rece)
我建議你在運行MapRece job測試前嘗試手工測試你的mapper.py 和 recer.py腳本,以免得不到任何返回結果
這里有一些建議,關於如何測試你的Map和Rece的功能:
——————————————————————————————————————————————
\r\n
# very basic test
hadoop@ubuntu:~$ echo "foo foo quux labs foo bar quux" | /home/hadoop/mapper.py
foo 1
foo 1
quux 1
labs 1
foo 1
bar 1
——————————————————————————————————————————————
hadoop@ubuntu:~$ echo "foo foo quux labs foo bar quux" | /home/hadoop/mapper.py | sort | /home/hadoop/recer.py
bar 1
foo 3
labs 1
——————————————————————————————————————————————
# using one of the ebooks as example input
# (see below on where to get the ebooks)
hadoop@ubuntu:~$ cat /tmp/gutenberg/20417-8.txt | /home/hadoop/mapper.py
The 1
Project 1
Gutenberg 1
EBook 1
of 1
[...]
(you get the idea)
quux 2
quux 1
——————————————————————————————————————————————
在Hadoop平台上運行Python腳本
為了這個例子,我們將需要三種電子書:
The Outline of Science, Vol. 1 (of 4) by J. Arthur Thomson\r\n
The Notebooks of Leonardo Da Vinci\r\n
Ulysses by James Joyce
下載他們,並使用us-ascii編碼存儲 解壓後的文件,保存在臨時目錄,比如/tmp/gutenberg.
hadoop@ubuntu:~$ ls -l /tmp/gutenberg/
total 3592
-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop 674425 2007-01-22 12:56 20417-8.txt
-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop 1423808 2006-08-03 16:36 7ldvc10.txt
-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop 1561677 2004-11-26 09:48 ulyss12.txt
hadoop@ubuntu:~$
復制本地數據到HDFS
在我們運行MapRece job 前,我們需要將本地的文件復制到HDFS中:
hadoop@ubuntu:/usr/local/hadoop$ bin/hadoop dfs -FromLocal /tmp/gutenberg gutenberg
hadoop@ubuntu:/usr/local/hadoop$ bin/hadoop dfs -ls
Found 1 items
/user/hadoop/gutenberg <dir>
hadoop@ubuntu:/usr/local/hadoop$ bin/hadoop dfs -ls gutenberg
Found 3 items
/user/hadoop/gutenberg/20417-8.txt <r 1> 674425
/user/hadoop/gutenberg/7ldvc10.txt <r 1> 1423808
/user/hadoop/gutenberg/ulyss12.txt <r 1> 1561677
執行 MapRece job
現在,一切准備就緒,我們將在運行Python MapRece job 在Hadoop集群上。像我上面所說的,我們使用的是
HadoopStreaming 幫助我們傳遞數據在Map和Rece間並通過STDIN和STDOUT,進行標准化輸入輸出。
hadoop@ubuntu:/usr/local/hadoop$ bin/hadoop jar contrib/streaming/hadoop-0.19.1-streaming.jar
-mapper /home/hadoop/mapper.py -recer /home/hadoop/recer.py -input gutenberg/*
-output gutenberg-output
在運行中,如果你想更改Hadoop的一些設置,如增加Rece任務的數量,你可以使用「-jobconf」選項:
hadoop@ubuntu:/usr/local/hadoop$ bin/hadoop jar contrib/streaming/hadoop-0.19.1-streaming.jar
-jobconf mapred.rece.tasks=16 -mapper ...
一個重要的備忘是關於Hadoop does not honor mapred.map.tasks
這個任務將會讀取HDFS目錄下的gutenberg並處理他們,將結果存儲在獨立的結果文件中,並存儲在HDFS目錄下的
gutenberg-output目錄。
之前執行的結果如下:
hadoop@ubuntu:/usr/local/hadoop$ bin/hadoop jar contrib/streaming/hadoop-0.19.1-streaming.jar
-mapper /home/hadoop/mapper.py -recer /home/hadoop/recer.py -input gutenberg/*
-output gutenberg-output
additionalConfSpec_:null
null=@@@userJobConfProps_.get(stream.shipped.hadoopstreaming
packageJobJar: [/usr/local/hadoop-datastore/hadoop-hadoop/hadoop-unjar54543/]
[] /tmp/streamjob54544.jar tmpDir=null
[...] INFO mapred.FileInputFormat: Total input paths to process : 7
[...] INFO streaming.StreamJob: getLocalDirs(): [/usr/local/hadoop-datastore/hadoop-hadoop/mapred/local]
[...] INFO streaming.StreamJob: Running job: job_200803031615_0021
[...]
[...] INFO streaming.StreamJob: map 0% rece 0%
[...] INFO streaming.StreamJob: map 43% rece 0%
[...] INFO streaming.StreamJob: map 86% rece 0%
[...] INFO streaming.StreamJob: map 100% rece 0%
[...] INFO streaming.StreamJob: map 100% rece 33%
[...] INFO streaming.StreamJob: map 100% rece 70%
[...] INFO streaming.StreamJob: map 100% rece 77%
[...] INFO streaming.StreamJob: map 100% rece 100%
[...] INFO streaming.StreamJob: Job complete: job_200803031615_0021
[...] INFO streaming.StreamJob: Output: gutenberg-output hadoop@ubuntu:/usr/local/hadoop$
正如你所見到的上面的輸出結果,Hadoop 同時還提供了一個基本的WEB介面顯示統計結果和信息。
當Hadoop集群在執行時,你可以使用瀏覽器訪問 http://localhost:50030/ ,如圖:
檢查結果是否輸出並存儲在HDFS目錄下的gutenberg-output中:
hadoop@ubuntu:/usr/local/hadoop$ bin/hadoop dfs -ls gutenberg-output
Found 1 items
/user/hadoop/gutenberg-output/part-00000 <r 1> 903193 2007-09-21 13:00
hadoop@ubuntu:/usr/local/hadoop$
可以使用dfs -cat 命令檢查文件目錄
hadoop@ubuntu:/usr/local/hadoop$ bin/hadoop dfs -cat gutenberg-output/part-00000
"(Lo)cra" 1
"1490 1
"1498," 1
"35" 1
"40," 1
"A 2
"AS-IS". 2
"A_ 1
"Absoluti 1
[...]
hadoop@ubuntu:/usr/local/hadoop$
注意比輸出,上面結果的(")符號不是Hadoop插入的。
轉載僅供參考,版權屬於原作者。祝你愉快,滿意請採納哦
❺ python和hadoop有什麼聯系
沒聯系
python 是一門動態語言,
hadoop是一個分布式計算的框架, 是用java寫的.
他們是兩個層次的東西.
如果說非要有聯系, 就是python可以應用hadoop框架, 做分布式計算的開發.
但是語言和框架, 是可以自己拼裝的. java也可以使用hadoop開發分布式計算,
python也可以用spark開發分布式計算, 他們是松耦合的, 可以自己根據需求搭配
❻ pycharm連接hadoop方便嗎
方便。根據查詢相關公開信息顯肆返示,pycharm關聯hadoop開發,連接hadoop方便。pyCharm是一種裂搏PythonIDE,帶有一整套可裂源飢以幫助用戶在使用Python語言開發時提高其效率的工具。
❼ 如何在Hadoop環境下搭建Python
搭建 Python 環境在 Hadoop 上的步驟如下:
安裝 Hadoop:在你的計算機上安裝 Hadoop。
安裝 Python:請確保你的計孫拿算機上已經安裝了 Python。
配置 Hadoop 環境:編輯 Hadoop 的配置文件,以確保 Hadoop 可以與 Python 配合使用。
安裝相關模塊:請安裝所需的 Python 模塊,以便在 Hadoop 環境下使用 Python。
測試灶行 Python 安裝:請運行一些測試腳本,以確保 Python 可以在 Hadoop 環境下正常工作。
這些步驟可以幫助你在 Hadoop 環境下搭建 Python。請注意,具體的步驟可能因 Hadoop 的版本和環境而異,請仔細查則辯搭看相關文檔。
❽ python模塊中使用了hadoop框架
1、什麼是python?
2、python的10大Web框架有哪些,以及它們各自的特點?
3、本文只是這10大框架做了簡單介紹,讓你對它們有個初步的了解。
Python 是一門動態、面向對象語言。其最初就是作為一門面向對象語言設計的,並且在後期又加入了一些更高級的特性。除了語言本身的設計目的之外,Python標准 庫也是值得大家稱贊的,Python甚至還自帶伺服器。其它方面,Python擁有足夠多的免費數據函數庫、免費的Web網頁模板豎擾系統、還有與Web服務 器進行交互的庫、這些都可以設計到你的Web應用程序裡面。在這篇文章里,我們將為Python Web開發者介紹基於Python的10大Web應用框架。
1、CubicWeb
1.jpg (101.51 KB, 下載次數: 2)
2015-7-16 11:04 上傳
CubicWeb的最重要的支柱就是代碼的可重用性。CubicWeb宣揚自己不僅是一個Web開發框架,而且還是一款語義Web開發框架。CubicWeb使用關系查詢語言(RQL Relation Query Language)與資料庫之間進行通信。
2、Zope2
2.jpg (53.86 KB, 下載次數: 1)
2015-7-16 11:04 上傳
Zope 2是一款基於Python的Web應用框架,是所有Python Web應用程序、工具的鼻祖,是Python家族一個強有力的分支。Zope 2的「對象發布」系統非常適合面向對象開發方法,並且可以減輕開發者的學習曲線,還可以幫助你發現應用程序里一些不歲寬好的功能。
3、Web2py
3.jpg (99.94 KB, 下載次數: 1)
2015-7-16 11:04 上傳
Web2py是一個用Python語言編寫的免費的開源Web框架,旨在敏捷快速的開發Web應用,具有快速、可擴展、安全以及可移植的資料庫驅動的應用,遵循LGPLv3開源協議。
Web2py提供一站式的解決方案,整個開發過程都可以在瀏覽器上進行,提供了Web版的在線開發,HTML模版編寫,靜態文件的上傳乎纖亮,資料庫的編寫的功能。其它的還有日誌功能,以及一個自動化的admin介面。
4、TurboGears
4.jpg (95.37 KB, 下載次數: 1)
2015-7-16 11:04 上傳
它是另外一個基於 Python 的 MVC 風格的 Web 應用程序框架。
TurboGears 開發人員稱這個項目是一個 「大框架(megaframework)」,這是因為它是由現有的子項目構成的。TurboGears 可以幫助將很多主要組件集成在一起:MochiKit:JavaScript 庫
Kid:模板語言
CherryPy:基本 Web 框架
SQLObject:對象關系映射器(ORM)
5、Pylons
5.jpg (131.51 KB, 下載次數: 1)
2015-7-16 11:04 上傳
Pylons是一個開放源代碼的Web應用框架,使用python語言編寫。它對WSGI標准進行了擴展應用,提升了重用性且將功能分割到獨立的模塊中。
Pylons是最新的Web應用框架中的典型,類似於Django和TurboGears。Pylons受Ruby on Rails影響很深:它的兩個組件,Routes和WebHelpers是Rails特性的Python實現。
6、Grok
6.jpg (79.28 KB, 下載次數: 0)
2015-7-16 11:04 上傳
Grok 是一個為 Python 開發者提供的Web應用開發框架,Grok 的重點是敏捷開發,是一個易用而且功能強大的開發框架,基於 Zope 3 技術。
7、Web.py
7.jpg (69.53 KB, 下載次數: 2)
2015-7-16 11:10 上傳
Web.py是一個輕量級的開源Python Web框架,小巧靈活、簡單並且非常強大,在使用時沒有任何限制。目前Web.py被廣泛運用在許多大型網站,如西班牙的社交網站Frinki、主頁日平均訪問量達7000萬次的Yandex等。
8、Pyramid
8.jpg (98 KB, 下載次數: 2)
2015-7-16 11:10 上傳
Pyramid也是一款輕量級的開源Python Web框架,是Pylons項目的一部分。Pyramid只能運行在Python 2.x或2.4以後的版本上。在使用後端資料庫時無需聲明,在開發時也不會強制使用一些特定的模板系統。
9、CherryPy
9.jpg (83.16 KB, 下載次數: 2)
2015-7-16 11:11 上傳
CherryPy是一個基於Python的Web使用程序開發框架,它極大地簡化了運用 Python 的web開發人員的工作。它為Python開發人員提供了友好的HTTP協議介面。大家知道,HTTP可是萬維網的支柱協議,而CherryPy將HTTP協議簡化成Python API來供Python 開發人員使用,這極大地簡化了Web開發人員對HTTP協議的操作。CherryPy自身內置了一個HTTP伺服器,或者稱為Web伺服器。這樣,對於CherryPy的用戶來說,不用另外搭設Web伺服器就能直接運行 CherryPy應用程序了。實際上,Web伺服器是到達CherryPy應用程序的關口,是所有的HTTP請求和響應的必經之地。因此,可以這樣理解 CherryPy內建的Web伺服器:它是位於處理客戶端與伺服器端之間的一層軟體,用於把底層TCP套按字傳輸的信息轉換成Http請求,並傳遞給相應 的處理程序;同時,還把上層軟體傳來的信息打包成Http響應,並向下傳遞給底層的TCP套按字。
10、Flask
10.jpg (52.97 KB, 下載次數: 2)
2015-7-16 11:10 上傳
Flask是一個輕量級的Web應用框架, 使用Python編寫。基於 WerkzeugWSGI工具箱和 Jinja2模板引擎。使用 BSD 授權。
Flask也被稱為 「microframework」 ,因為它使用簡單的核心,用 extension 增加其他功能。Flask沒有默認使用的資料庫、窗體驗證工具。然而,Flask保留了擴增的彈性,可以用Flask-extension加入這些功 能:ORM、窗體驗證工具、文件上傳、各種開放式身份驗證技術
❾ python的map和rece和Hadoop的MapRece有什麼關系
關系就是都是基於Map-Rece的處理思想設計出來的。
從用戶角度看功能其實差不多,
Python的Map函數和Hadoop的Map階段對輸入進行逐行處理;
Python的Rece函數和Hadoop的Rece階段對輸入進行累積處理。
但是其實完整的Hadoop MapRece是Map+Shuffle+Sort+Rece過程。
其中Shuffle過程是為了讓分布式機群之間將同Key數據進行互相交換,Sort過程是根據Key對所有數據進行排序,從而才能完成類WordCount功能,而這兩步在Python裡面當然是需要用戶自己去編寫的。
❿ python和hadoop有什麼聯系
一個是編程語言,一個是大數據實現,這完散悶全是兩個不同領域的概念。我能想到的關系是這樣的:如果Hadoop提供對Python的介面的話,就可以用Python調用Hadoop實賀飢現大數據的一些功能。
hadoop 是 java 開發的,但並不是說開發 hadoop 就沖拍彎一定要使用 java.