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用python写MapReduce函数——以WordCount为例

阅读目录 1. Python MapReduce 代码 2. 在Hadoop上运行python代码 3. 利用python的迭代器和生成器优化Mapper 和 Reducer代码 4. 参考 尽管Hadoop框架是用java写的,但是Hadoop程序不限于java,可以用python、C++、ruby等。本例子中直接用python写一个MapReduce实例,而不是用Jython把python代码转化成jar文件。 例子的目的是统计输入文件的单词的词频。 输入:文本文件 输出:文本(每行包括单词和单词的词频,两者之间用'\t'隔开) 回到顶部 1. Python MapReduce 代码 使用python写MapReduce的“诀窍”是利用Hadoop流的API,通过STDIN(标准输入)、STDOUT(标准输出)在Map函数和Reduce函数之间传递数据。 我们唯一需要做的是利用Python的sys.stdin读取输入数据,并把我们的输出传送给sys.stdout。Hadoop流将会帮助我们处理别的任何事情。 1.1 Map阶段:mapper.py 在这里,...

Hadoop 源码分析(二四)FSNamesystem

以下轮到FSNamesystem 出场了。 FSNamesystem.java 一共同拥有4573 行。而整个namenode 文件夹下全部的Java 程序总共也仅仅有16876行,把FSNamesystem 搞定了,NameNode 也就基本搞定。FSNamesystem 是NameNode 实际记录信息的地方,保存在FSNamesystem 中的数据有:文件名称数据块列表(存放在FSImage 和日志中)合法的数据块列表(上面关系的逆关系)数据块DataNode(仅仅保存在内存中,依据DataNode 发过来的信息动态建立)DataNode 上保存的数据块(上面关系的逆关系)近期发送过心跳信息的DataNode(LRU)我们先来分析FSNamesystem 的成员变量。 privatprivate boolean isPermissionEnabled;是否打开权限检查。能够通过配置项dfs.permissions 来设置。private UserGroupInformation fsOwner;本地文件的用户文件属主和文件组,能够通过hadoop.job.ugi 设置,假设没有设...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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