大数据实践学习总结（3）－－MapReduce
关于纠结，曾经很纠结搞大数据的人是否要学习代码，更何况自己是售前方向的。理解原理就可以了，后来发现，纠结的时间越来越多。就明白了，与其纠结是否要去搞代码，不如自己实际操作一下代码，找一个业务场景代入之后好好学习一下。简单来说：与其纠结，不如实干！
简单来说，MapReduce的学习开始感觉到吃力。可能是跟自己之前没有代码基础有关，虽是学有三年大数据的原理基础，但对相关代码的实现还是没有实际操作过。但敲完这一遍代码，看到最后的WEB结果展示。心里还是多少有些欣慰。对于一些技术，你知道，了解并能够运用到实际工作过程中是要有一个阶段的。
MAP阶段
实际上这一个过程就是要你能够将源文件中的，单词进行一一的统计，这里边用到python语句，写起来也很简单。就是一个简单的映射关系，很容易理解。
实际上，MAP是一个分的思想，相当于当你有大量数据的时候，你需要首先把数据分到不同机器上。而在实际操作过程上，相当于把你的大文件直接放在HDFS的集群上。每一台机器上都进行相关的映射操作。Hadoop上的代码跟VIM的代码基本相同，区别就在于是否前边要加上hadoop这个起始语句。这里还涉及到相关的路径引导，这里主要是在JAVA环境变量里设置，当你设置好之后，就可以通过+TAB键来完全工作。
Reduce阶段
这个是一个合并的过程，相当于对你之前映射后的文件来一个合并归约，而我这次的实践是wordcount操作，相当于是对所有重复的单词来一个统计。
它这个里边涉及到的有FIFO，遍历的算法实现。相当于把你各个机器的工作结果汇总到一台主PC上。而这一个阶段的代码要比MAP阶段多。这一块有数组的相关知识，还有累加函数，这一块是需要有相关函数包的理解的。
在学习MAPREDUCE过程中，发现自己最大的问题就是VIM命令的不熟悉，有些内容，只有你操作过你才能更深入的理解其实现原理。已前只是知道其原理，而在这次MAPREDUCE的学习实践过程中，发现自己的实际操作还是有些不理想，自己也对mapredeuce算是有了一个了解。周未再换一个数据集，再来把已经会的代码熟悉一遍。加油！
ulimit -a #查看所能读文件的能力#
cd /usr/local/src/ #打开hadoop的相应文件夹#
ls
ll #ll为查看文件的相关属性，ls为查看相关文件夹下文件#
touch *.* #建立某一个文件#
mkdir python_mr #建立一个文件夹#
cd /home/badou/python_mr/ #打开相关的mapreduce文件夹#
cd mapreduce_wordcount_python/ #进入相关词频统计函数，通过相应的共享文件目标，将源文件拷贝到此目录下#
rm output result.data #删除之前操作过输出的文档#
#本地查看源文件#
cat The_Man_of_Property.txt
#查看上传的文件，若文件太长，用ctrl+c可退出查看#
cat The_Man_of_Property.txt| head -1
#查看文件中第一个头部信息#
cat The_Man_of_Property.txt| head -2 | tr ' ' '\n'
#将所有的空格都转换成换行符#
cat The_Man_of_Property.txt| head -2 | tr ' ' '\n' | sort -k1 -nr |
#排序（k,k1,k1列标示，－n -nr按大小顺序OR倒序）#
cat The_Man_of_Property.txt| head -2 | tr ' ' '\n' | sort -k 1 | uniq -c |head
#把相同的行数进行统计#
cat The_Man_of_Property.txt| head -2 | tr ' ' '\n' | sort -k 1 | uniq -c | awk '{print$2"\t"$1}' ｜head
#输出成Key-Value形式#
cat The_Man_of_Property.txt| head -2 | tr ' ' '\n' | sort -k 1 | uniq -c | awk '{print$2"\t"$1}' | sort -k2 -nr | head #将输出的K-Value形式进行排序并做头部10行显示#
#上传到hadoop系统中进行处理#
vim ~/.bashrc #进入JAVA的环境变量设置#
export PATH=$PATHJAVA_HOME/bin:/usr/local/src/hadoop-1.2.1/bin #修改引用，将匹配扩展到hadoop#
sourc ~/.bashrc #保存退出后，用命令使已配的环境变量生效#
hadoop fs -ls / #查看hadoop下文件#
hadoop fs -rmr /The_Man_of_Property.txt #删除已上传好的文档#
hadoop fs -put The_Man_of_Property.txt / #上传相应文档，注意：必须是本目录下文件#
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压缩文件#
#map.py 代码#
import sys #定义一个系统模块#
for line in sys.stdin: #从标准输入读取数据#
ss = line.strip().split(' ') #对一行字串进行处理，相当于用空格分隔每个分词，ss是很多单词#
for s in ss: #对每一个单词进行处理#
if s.strip() != "":
print "%s\t%s" % (s, 1) #如果每个单词不为完，则记这个单词为1 #
cat The_Man_of_Property.txt | head | python map.py | head #测试上边的代码是否成功#
#reduce.py 代码#
import sys
current_word = None
count_pool = []
sum = 0 #初始定义参数值#
for line in sys.stdin: #从标准输入读每一行数值#
word, val = line.strip().split('\t')
if current_word ==None: #当前单词是否为空做为判断条件#
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追加到相当数组中#
for count in count_pool:
sum += count #对Value相行重复次数求和#
print "%s\t%s" % (current_word, str(sum)) #输出相应的Key-Value值#
cat The_Man_of_Property.txt | python map.py | sort -k1 | python red.py | sort -k2 -nr |head #验证map.py跟red.py代码#
#run.sh shell脚本，用来启动map.py与red.py#
HADOOP_CMD="/usr/local/src/hadoop-1.2.1/bin/hadoop" #设置目标路径，便于引用#
STREAM_JAR_PATH="/usr/local/src/hadoop-1.2.1/contrib/streaming/hadoop-streaming-1.2.1.jar"
#设置STREAM_JAR_PATH路径，便于输入输出#
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上上传相关文件#
./run.sh #直接运行这个shell脚本，调用hadoop运行相关python文件#
