之前已經配置好了Hadoop以及Yarn，可那只是第一步。下面還要在上面執行各種程式，這才是最重要的。

Ubuntu安裝時預設已經安裝了Python, 可以通過Python –version 查詢其版本。

因此我們可以直接執行python的指令碼了。

Python MapReduce Code

這裡我們要用到 Hadoop Streaming API， 通過STIDN（Standard input）和 STDOUT(Standard output)來向Map程式碼、Reduce程式碼傳遞資料。
Python有sys.stdin可以直接讀取資料，sys.stdout來輸出資料。

1 . 首先建立mapper.py.

用VIM建立mapper.py, 將檔案存在/home/hadoop路徑下, 程式碼如下：

#!/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
        # Reduce step, i.e. the input for reducer.py
        #
        # tab-delimited; the trivial word count is 1
        print '%s\t%s' % (word, 1)

注意，儲存時存為unix編碼的，可以參考另一篇文章：

檔案儲存後，請注意將其許可權作出相應修改：

chmod a+x /home/hadoop/mapper.py

2 . 建立reduce.py
用VIM建立reduce.py, 將檔案存在/home/hadoop路徑下, 程式碼如下：

#!/usr/bin/env python

from operator import itemgetter
import sys

current_word = None
current_count = 0
word = None

# 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)
    except ValueError:
        # count was not a number, so silently
        # ignore/discard this line
        continue

    # this IF-switch only works because Hadoop sorts map output
    # by key (here: word) before it is passed to the reducer
    if current_word == word:
        current_count += count
    else:
        if current_word:
            # write result to STDOUT
            print '%s\t%s' % (current_word, current_count)
        current_count = count
        current_word = word

# do not forget to output the last word if needed!
if current_word == word:
    print '%s\t%s' % (current_word, current_count)

檔案儲存後，請注意將其許可權作出相應修改：

chmod a+x /home/hadoop/reduce.py

首先可以在本機上測試以上程式碼，這樣如果有問題可以及時發現：

~$ echo "foo foo quux labs foo bar quux" | /home/hduser/mapper.py

執行結果如下：

再執行以下包含reducer.py的程式碼：

~$ echo "foo foo quux labs foo bar quux" | /home/hduser/mapper.py | sort -k1,1 | /home/hduser/reducer.py

結果如下：

在Hadoop上執行Python程式碼

準備工作：
下載文字檔案：

~$ mkdir tmp/guteberg
cd tmp/guteberg
 wget http://www.gutenberg.org/files/5000/5000-8.txt
 wget http://www.gutenberg.org/cache/epub/20417/pg20417.txt

然後把這二本書上傳到hdfs檔案系統上：

$ hdfs dfs -mkdir /user/input # 在hdfs上的該使用者目錄下建立一個輸入檔案的資料夾
$ hdfs dfs -put /home/hadoop/tmp/gutenberg/*.txt /user/input # 上傳文件到hdfs上的輸入資料夾中

尋找你的streaming的jar檔案存放地址，注意2.6的版本放到share目錄下了，可以進入hadoop安裝目錄尋找該檔案：

$ cd $HADOOP_HOME
$ find ./ -name "*streaming*.jar"

然後就會找到我們的share資料夾中的hadoop-straming*.jar檔案:

由於這個檔案的路徑比較長，因此我們可以將它寫入到環境變數：

vi ~/.bashrc  # 開啟環境變數配置檔案
# 在裡面寫入streaming路徑
export STREAM=$HADOOP_HOME/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-*.jar

由於通過streaming介面執行的指令碼太長了，因此直接建立一個shell名稱為run.sh來執行：

hadoop jar $STREAM  \
-files /home/hadoop/mapper.py, /home/hadoop/reducer.py \
-mapper  /home/hadoop/mapper.py \
-reducer  /home/hadoop/reducer.py \
-input /user/input/*.txt \
 -output /user/output

然後”source run.sh”來執行mapreduce。結果就響噹噹的出來啦。

用cat來看一下輸出結果如下：