在Hadoop中使用Python可以通过Hadoop Streaming来实现。以下是使用Python在Hadoop上运行MapReduce作业的基本步骤：
准备Python程序
编写Map和Reduce的Python代码，并保存为可执行文件，例如`mapper.py`和`reducer.py`。
上传输入数据
使用Hadoop命令将输入数据上传到Hadoop分布式文件系统（HDFS）。
运行Python程序
使用以下命令运行Python程序：
hadoop jar \-input \-output \-mapper \-reducer \-file \-file \
其中，`-input`和`-output`指定输入和输出路径，`-mapper`和`-reducer`指定Mapper和Reducer的Python脚本文件路径，`-file`指定要上传的Python脚本文件。
使用Hadoop Streaming API
在Python中访问Hadoop可以使用Hadoop Streaming API，通过使用Python脚本和Hadoop Streaming API可以实现Python与Hadoop的交互。
调试运行
使用Hadoop Streaming API通过STDIN和STDOUT在Map和Reduce代码间传递数据。
在`mapper.py`中，使用`sys.stdin`读取输入数据，拆分单词并输出映射单词和它们数量（中间值）的行到`sys.stdout`。
搭建Hadoop环境
如果你还没有搭建好Hadoop环境，可以查找相关的教程来搭建单节点模式或伪分布模式。
请注意，确保你的Python脚本有足够的权限，并且已经正确安装和配置了Hadoop Streaming环境。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
如需转载请保留出处：https://sigusoft.com/bj/111785.html