基于hadoop的电影推荐 python python hadoop教程

一、Hadoop streaming 详解

Hadoop streaming能够让Ruby、Python、PHP、和C++等非Java类语言编写的map或reduce程序在hadoop集群上运行，且map/reduce程序只要遵循从标准输入stdin，到标准输出stdout即可。

1.1 Hadoop流命令使用

参数	可选/必选	解释
-input	必选	输入文件路径
-output	必选	输出文件路径
-mapper	必选	用户自己写的mapper程序，可以是可执行文件或者脚本
-reducer	必选	用户自己写的reducer程序，可以是可执行文件或者脚本
-file	可选	打包文件到提交的作业中，可以是mapper或者reducer要用的输入文件，如配置文件，字典等
-partitioner	可选	用户自定义的partitioner程序
-combiner	可选	用户自定义的combiner程序（必须用java实现）

二、实验内容和要求

2.1 编程实现文件合并和去重操作

对于两个输入文件，即文件A和文件B，请编写Python程序，利用Hadoop Streaming工具，对两个文件进行合并，并剔除其中重复的内容，得到一个新的输出文件C。下面是输入文件和输出文件的一个样例供参考。

 输入文件A的样例如下：

13722222222   c 

13622222222   b 

13722222222   b 

13733333333   c 

13622222222   c

输入文件B的样例如下：

13722222222   c 

13522222222   b 

13722222222   b 

13733333333   b 

13622222222   c

根据输入文件A和B合并得到的输出文件C的样例如下：

13722222222   c 

13622222222   b 

13722222222   b 

13733333333   c 

13622222222   c

13522222222   b 

13733333333   b

1.首先在/home/hadoop/py下创建mapper.py,reducer.py

mapper.py

#!/usr/bin/python

# -*- coding: utf-8 -*-

import sys

for line in sys.stdin:

    line = line.strip()

    words = line.split()

print '%s\t%s' % (words[0],words[1])

reducer.py

#!/usr/bin/python

#-*-coding:utf-8-*-

import sys

a=[]

b=[]

for line in sys.stdin:

    line = line.strip()

    num,name = line.split('\t', 1)

    #print(num,name)

    a.append((num,name))

for i in a:

    if i not in b:

        b.append(i)

for j in range(len(b)):

print(b[j][0]+'\t'+b[j][1])

2.在/home/hadoop/py下创建A.txt,B.txt并提交到hdfs

[hadoop@MASTER py]$ cat A.txt

13722222222    c

13622222222    b

13722222222    c

13733333333    c

13622222222    c

[hadoop@MASTER py]$ cat B.txt

13722222222    c

13522222222    b

13722222222    b

13733333333    b

13622222222    c

上传文件目录/hdfsinput/Score需要事先创建好

[hadoop@MASTER ~]$ hadoop fs -mkdir -p /hdfsinput/Score

上传至hdfs

[hadoop@MASTER py]$ hadoop fs -put {A,B}.txt /hdfsinput/Score

3.测试：

[hadoop@MASTER ~]$ hadoop jar hadoop-streaming-2.7.7.jar -input /hdfsinput/Score/* -output /hdfsoutput/Score/ -mapper py/mapper.py -reducer py/reducer.py -file py/mapper.py -file py/reducer.py

输出结果的目录 /hdfsoutput/Score/不用创建，会自动生成，只要指定目录就行

4.查看计算结果：

[hadoop@MASTER ~]$ hadoop fs -cat /hdfsoutput/Score/part-00000

13522222222 b

13622222222 c

13622222222 b

13722222222 c

13722222222 b

13733333333 b

13733333333 c

可通过浏览器访问(主机IP:50070)看是否生成相应文件

2.2 编程实现平均成绩的计算

请编写Python程序，利用Hadoop Streaming工具对输入文件中数据计算学生平均成绩。输入文件中的每行内容均为一个学生的姓名和他相应的成绩，如果有多门学科，则每门学科为一个文件。要求在输出中每行有两个间隔的数据，其中，第一个代表学生的姓名，第二个代表其平均成绩。下面是输入文件和输出文件的一个样例供参考。

样例输入1如下：

张三 80

李四 78

王五 92

样例输入2如下：

张三 97

李四 94

王五 88

样本输出如下：

张三 88

李四 86

王五 90

1.首先在/home/hadoop/py下创建mapper.py,reducer.py

mapper.py

#!/usr/bin/python

# -*- coding: utf-8 -*-

import sys

for line in sys.stdin:

    line = line.strip()

    words = line.split()

print '%s\t%s' % (words[0],words[1])

reducer.py

#!/usr/bin/python

# -*- coding: utf-8 -*-

import sys

count=0

i=0

sum=0

for line in sys.stdin:

    line = line.strip()

    name,score = line.split('\t', 1)

    if i==0:

       current_name=name

       i=1

    try:

       score = int(score)

    except ValueError:

        continue

    if current_name == name:

       count += 1

       sum +=score

    else:

       print '%s\t%s' % (current_name,sum/count)

       current_name=name

       sum=score

       count=1

print '%s\t%s' % (current_name,sum/count)

2.赋予执行权限

[hadoop@MASTER py]$ chmod +x mapper.py

[hadoop@MASTER py]$ chmod +x reducer.py

3.创建三个文件

[hadoop@MASTER py]$ cat chinese.txt english.txt math.txt

张三 80

李四 78

王五 92

张三 97

李四 94

王五 88

张三 88.5

李四 86

王五 90

4.把上边三个文件上传到hdfs中的/input目录中

[hadoop@MASTER py]$ hadoop fs -put {chinese,math,english}.txt /input

5.测试：

[hadoop@MASTER ~]$ hadoop jar hadoop-streaming-2.7.7.jar -input /input/*  -output /output/ -mapper py/mapper.py -reducer py/reducer.py -file py/mapper.py -file py/reducer.py

6.查看计算结果

[hadoop@MASTER py]$ hadoop fs -cat /output/part-00000

张三 88

李四 86

王五 90