MapReduce是一种编程模型,用于处理和生成大数据集,它由两个阶段组成:Map阶段和Reduce阶段,在Map阶段,输入数据被分割成多个独立的块,然后每个块被映射到一个键值对,在Reduce阶段,所有具有相同键的键值对被组合在一起,并使用一个reduce函数进行处理。
以下是一个MapReduce统计样例代码的详细解释:
1、导入所需的库
from mrjob.job import MRJob from mrjob.step import MRStep import re
2、定义一个继承自MRJob的类
class MRWordFrequencyCount(MRJob):
3、定义mapper函数
def mapper(self, _, line): words = re.findall(r'w+', line.lower()) for word in words: yield (word, 1)
在这个mapper函数中,我们首先将输入行转换为小写,然后使用正则表达式找到所有的单词,对于每个单词,我们生成一个键值对,其中键是单词本身,值是1。
4、定义reducer函数
def reducer(self, word, counts): yield (word, sum(counts))
在这个reducer函数中,我们将具有相同键的所有键值对的值相加,得到每个单词的总计数。
5、定义MapReduce的阶段
def steps(self): return [ MRStep(mapper=self.mapper, reducer=self.reducer) ]
我们定义了一个包含mapper和reducer阶段的列表,这意味着我们的MapReduce作业只有一个阶段,即mapper和reducer一起工作。
6、运行MapReduce作业
if __name__ == '__main__': MRWordFrequencyCount.run()
我们在主程序中运行MapReduce作业,这将执行mapper和reducer函数,并输出单词及其出现次数。
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