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怎么用PHP写Hadoop的MapReduce程序

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Hadoop流

虽然Hadoop是用java写的,但是Hadoop提供了Hadoop流,Hadoop流提供一个API, 允许用户使用任何语言编写map函数和reduce函数.
Hadoop流动关键是,它使用UNIX标准流作为程序与Hadoop之间的接口。因此,任何程序只要可以从标准输入流中读取数据,并且可以把数据写入标准输出流中,那么就可以通过Hadoop流使用任何语言编写MapReduce程序的map函数和reduce函数。
例 如:bin/hadoop jar contrib/streaming/hadoop-streaming-0.20.203.0.jar -mapper /usr/local/hadoop/mapper.php -reducer /usr/local/hadoop/reducer.php -input test/* -output out4
Hadoop流引入的 包:hadoop-streaming-0.20.203.0.jar,Hadoop根目录下是没有hadoop-streaming.jar的,因为 streaming是一个contrib,所以要去contrib下面找,以hadoop-0.20.2为例,它在这里:
-input:指明输入hdfs文件的路径
-output:指明输出hdfs文件的路径
-mapper:指明map函数
-reducer:指明reduce函数

mapper函数

mapper.php文件,写入如下代码:

[php]  

  1. #!/usr/local/php/bin/php  

  2. $word2count = array();  

  3. // input comes from STDIN (standard input)   

  4. // You can this code :$stdin = fopen(“php://stdin”, “r”);   

  5. while (($line = fgets(STDIN)) !== false) {  

  6.     // remove leading and trailing whitespace and lowercase   

  7.     $line = strtolower(trim($line));  

  8.     // split the line into words while removing any empty string   

  9.     $words = preg_split('/\W/', $line, 0, PREG_SPLIT_NO_EMPTY);  

  10.     // increase counters   

  11.     foreach ($words as $word) {  

  12.         $word2count[$word] += 1;  

  13.     }  

  14. }  

  15. // write the results to STDOUT (standard output)   

  16. // what we output here will be the input for the   

  17. // Reduce step, i.e. the input for reducer.py   

  18. foreach ($word2count as $word => $count) {  

  19.     // tab-delimited   

  20.     echo $word, chr(9), $count, PHP_EOL;  

  21. }  

  22. ?>  

这段代码的大致意思是:把输入的每行文本中的单词找出来,并以”

             hello    1
             world  1″

这样的形式输出出来。

和之前写的PHP基本没有什么不同,对吧,可能稍微让你感到陌生有两个地方:

PHP作为可执行程序

第一行的

[php]  

  1. #!/usr/local/php/bin/php  

告诉linux,要用#!/usr/local/php/bin/php这个程序作为以下代码的解释器。写过linux shell的人应该很熟悉这种写法了,每个shell脚本的第一行都是这样: #!/bin/bash, #!/usr/bin/python

有了这一行,保存好这个文件以后,就可以像这样直接把mapper.php当作cat, grep一样的命令执行了:./mapper.php

到此,关于“怎么用PHP写Hadoop的MapReduce程序”的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注创新互联网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!


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