为了用python实现mapreduce，我们先引入下面两个个知识
- sys.stdin()
- itertools之groupby
sys模块的简单学习
sys.stdin 是一个文件描述符，代表标准输入，不需使用open函数打开，就可以使用
例如下面的简单程序
import sys
for line in sys.stdin:
print line
执行命令
cat /etc/passwd | python test_stdin.py
cat 是查看 /etc/passwd 文件内容，然后通过管道符 | 传给python程序，这样就可以一行一行的输出内容了（这里passwd是以一个列表的形式传到了test_stidin.py中了）
延伸学习
>>>sys.stdout.write('hello'+'\n')
hello
那这与Python语言中打印对象调用print obj有什么区别呢，其是事实上就调用了下面的函数sys.stdout.write(obj+"\n")
下面是等价的
1 sys.stdout.write('hello'+'\n')
2
3 print 'hello'
下面我们再来看sys.stdin与raw_input这两个标准输入的区别
当我们使用raw_input("Input promption:")时，事实上是先把提示信息输出，然后捕获输入
以下两组在事实上等价：
>>>hi=raw_input('hello? ')
hello?kaixuan
>>>hi
kaixuan
>>print 'hello? '
hello?
>>>hi=sys.stdin.readline()[:-1]
kaixuan
>>>hi
kaixuan
itertools之groupby
groupby()把迭代器中相邻的重复元素挑出来放在一起,实际上挑选规则是通过函数完成的，只要作用于函数的元素返回的值相等，这元素就被认为是在一组的，而函数返回值作为组的key。
from itertools import groupby
from operator import itemgetter
from collections import Iterator
d1 = ['python', 100]
d2 = ['python', 99]
d3 = ['c++', 99]
d4 = ['c++',99]
d5 = ['python', 100]
d = [d1, d2, d3, d4, d5]
d.sort(key=lambda x:x[0], reverse = False )
lstg = groupby(d,lambda x:x[0])
for key, group in lstg:
print (key,(isinstance(group,Iterator)))
for g in group:
print (g)
c++ True
['c++', 99]
['c++', 99]
python True
['python', 100]
['python', 99]
['python', 100]
延伸itemgetter
operator模块提供的itemgetter函数用于获取对象的哪些维的数据，参数为一些序号(对于列表)：
a = [1,2,3]
>>> b=operator.itemgetter(1)
>>> b(a)
2
>>> b=operator.itemgetter(1,0)
>>> b(a)
(2, 1)
思考题：对列表是这样的操作，那么对于dict呢？
上面的sort排序中，我们使用的是lambda函数，如果换成itemgetter又是怎么样呢？（下面的连接中会有相应的答案）
下面是正式开始用Python写mapreduce
创建文件words
python|thread|process
python|xlrd|pyinotiy
python|print|c++
c++|java|php
node.js|javascript|go
上传到hdfs上
hadoop fs -put ./words.txt /storage/kaixuan/data/
编写mapper文件
mapper.py内容如下
import sys
for line in sys.stdin:
words = line.strip().split('|')
for word in words:
print word
Hadoop上面运行，就是使用 HadoopStreaming 来让数据在map 和 reduce之间传递数据，使用sys.stdin获得输入数据，而print 等同于 sys.stdout ，作为标准输出
编写reducer文件
reducer.py内容如下
import sys
from operator import itemgetter
from itertools import groupby
def read_mapper_output(files, separator='\t'):
for line in files:
yield line.strip().split(separator, 1)
def main():
data = read_mapper_output(sys.stdin)
for key, data in groupby(data, itemgetter(0)):
count = 0
for value in data:
count += 1
print "{word}\t{count}".format(word=key, count=count)
if __name__ == '__main__':
main()
在hadoop集群上运行代码
编写run.sh
#!/bin/bash
hadoop fs -rm -r -f /storage/kaixuan/data/wordcount
hadoop jar /usr/hdp/2.6.1.0-129/hadoop-mapreduce/hadoop-streaming.jar \
-jobconf mapreduce.reduce.shuffle.memory.limit.percent=0.1 \
-jobconf mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent=0.3 \
-jobconf mapreduce.map.memory.mb=512 \
-jobconf mapreduce.reduce.memory.mb=512 \
-jobconf mapred.map.capacity=100 \
-jobconf mapred.reduce.capacity=100 \
-jobconf mapred.job.name=test_word_count \
-file ./mapper.py -mapper "python mapper.py" \
-file ./reducer.py -reducer "python reducer.py" \
-input /storage/kaixuan/data/words.txt -output /storage/zhaoning/data/wordcount
执行结束后，将文件从hadoop上下载下来
hadoop fs -getmerge /storage/kaixuan/data/wordcount wordcount
cat ./wordcount 内容为
xlrd 1
print 1
python 3
javascript 1
process 1
c++ 2
pyinotiy 1
java 1
php 1
go 1
thread 1
node.js 1
延伸：Hadoop Streaming的作用
Hadoop Streaming框架，让任何语言编写的map, reduce程序能够在hadoop集群上运行；map/reduce程序只要遵循从标准输入stdin读，写出到标准输出stdout即可
其次，容易进行单机调试，通过管道前后相接的方式就可以模拟streaming, 在本地完成map/reduce程序的调试
# cat inputfile | mapper | sort | reducer > output
最后，streaming框架还提供了作业提交时的丰富参数控制，直接通过streaming参数，而不需要使用java语言修改；很多mapreduce的高阶功能，都可以通过steaming参数的调整来完成
参考：
标准输入stdin
python重定向sys.stdin、sys.stdout
python中sort和sorted的区别
Python中的分组函数（groupby、itertools）
itertools 模块学习（一）
Python教程：itemgetter对列表排序
用python 写mapreduce程序
Hadoop Streaming详解
