㈠ 用python 写hadoop 需要怎么配置环境
不用专门配置python,CHD里已经有了，可以输入python来试一试。
可以直接调用.py文件来实现MapRece功能。
㈡ python和hadoop有什么联系
没联系
python 是一门动态语言,
hadoop是一个分布式计算的框架, 是用java写的.
他们是两个层次的东西.
如果说非要有联系, 就是python可以应用hadoop框架, 做分布式计算的开发.
但是语言和框架, 是可以自己拼装的. java也可以使用hadoop开发分布式计算,
python也可以用spark开发分布式计算, 他们是松耦合的, 可以自己根据需求搭配
㈢ 如何使用Python为Hadoop编写一个简单的MapRece程序
使用Python编写MapRece代码技巧于我使用 HadoopStreaming 帮助我Map Rece间传递数据通STDIN (标准输入)STDOUT (标准输).我仅仅使用Pythonsys.stdin输入数据使用sys.stdout输数据做HadoopStreaming帮我办其事真别相信！
㈣ python和hadoop有什么联系
一个是编程语言，一个是大数据实现，这完全是两个不同领域的概念。我能想到的关系是这样的：如果Hadoop提供对Python的接口的话，就可以用Python调用Hadoop实现大数据的一些功能。
hadoop 是 java 开发的，但并不是说开发 hadoop 就一定要使用 java.
㈤ 如何使用Python为Hadoop编写一个简单的MapRece程序
在这个实例中，我将会向大家介绍如何使用Python 为 Hadoop编写一个简单的MapRece
程序。
尽管Hadoop 框架是使用Java编写的但是我们仍然需要使用像C++、Python等语言来实现Hadoop程序。尽管Hadoop官方网站给的示例程序是使用Jython编写并打包成Jar文件，这样显然造成了不便，其实，不一定非要这样来实现，我们可以使用Python与Hadoop 关联进行编程，看看位于/src/examples/python/WordCount.py 的例子，你将了解到我在说什么。
我们想要做什么？
我们将编写一个简单的 MapRece 程序，使用的是C-Python，而不是Jython编写后打包成jar包的程序。
我们的这个例子将模仿 WordCount 并使用Python来实现，例子通过读取文本文件来统计出单词的出现次数。结果也以文本形式输出，每一行包含一个单词和单词出现的次数，两者中间使用制表符来想间隔。
先决条件
编写这个程序之前，你学要架设好Hadoop 集群，这样才能不会在后期工作抓瞎。如果你没有架设好，那么在后面有个简明教程来教你在Ubuntu linux 上搭建（同样适用于其他发行版linux、unix）
如何使用Hadoop Distributed File System (HDFS)在Ubuntu Linux 建立单节点的 Hadoop 集群
如何使用Hadoop Distributed File System (HDFS)在Ubuntu Linux 建立多节点的 Hadoop 集群
Python的MapRece代码
使用Python编写MapRece代码的技巧就在于我们使用了 HadoopStreaming 来帮助我们在Map 和 Rece间传递数据通过STDIN (标准输入)和STDOUT (标准输出).我们仅仅使用Python的sys.stdin来输入数据，使用sys.stdout输出数据，这样做是因为HadoopStreaming会帮我们办好其他事。这是真的，别不相信！
Map: mapper.py
将下列的代码保存在/home/hadoop/mapper.py中，他将从STDIN读取数据并将单词成行分隔开，生成一个列表映射单词与发生次数的关系：
注意：要确保这个脚本有足够权限（chmod +x /home/hadoop/mapper.py）。
#!/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
# Rece step, i.e. the input for recer.py
#
# tab-delimited; the trivial word count is 1
print '%s\\t%s' % (word, 1)在这个脚本中，并不计算出单词出现的总数，它将输出 "<word> 1" 迅速地，尽管<word>可能会在输入中出现多次，计算是留给后来的Rece步骤（或叫做程序）来实现。当然你可以改变下编码风格，完全尊重你的习惯。
Rece: recer.py
将代码存储在/home/hadoop/recer.py 中，这个脚本的作用是从mapper.py 的STDIN中读取结果，然后计算每个单词出现次数的总和，并输出结果到STDOUT。
同样，要注意脚本权限：chmod +x /home/hadoop/recer.py
#!/usr/bin/env python
from operator import itemgetter
import sys
# maps words to their counts
word2count = {}
# 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)
word2count[word] = word2count.get(word, 0) + count
except ValueError:
# count was not a number, so silently
# ignore/discard this line
pass
# sort the words lexigraphically;
#
# this step is NOT required, we just do it so that our
# final output will look more like the official Hadoop
# word count examples
sorted_word2count = sorted(word2count.items(), key=itemgetter(0))
# write the results to STDOUT (standard output)
for word, count in sorted_word2count:
print '%s\\t%s'% (word, count)
测试你的代码（cat data | map | sort | rece）
我建议你在运行MapRece job测试前尝试手工测试你的mapper.py 和 recer.py脚本，以免得不到任何返回结果
这里有一些建议，关于如何测试你的Map和Rece的功能：
——————————————————————————————————————————————
\r\n
# very basic test
hadoop@ubuntu:~$ echo "foo foo quux labs foo bar quux" | /home/hadoop/mapper.py
foo 1
foo 1
quux 1
labs 1
foo 1
bar 1
——————————————————————————————————————————————
hadoop@ubuntu:~$ echo "foo foo quux labs foo bar quux" | /home/hadoop/mapper.py | sort | /home/hadoop/recer.py
bar 1
foo 3
labs 1
——————————————————————————————————————————————
# using one of the ebooks as example input
# (see below on where to get the ebooks)
hadoop@ubuntu:~$ cat /tmp/gutenberg/20417-8.txt | /home/hadoop/mapper.py
The 1
Project 1
Gutenberg 1
EBook 1
of 1
[...]
(you get the idea)
quux 2
quux 1
——————————————————————————————————————————————
在Hadoop平台上运行Python脚本
为了这个例子，我们将需要三种电子书：
The Outline of Science, Vol. 1 (of 4) by J. Arthur Thomson\r\n
The Notebooks of Leonardo Da Vinci\r\n
Ulysses by James Joyce
下载他们，并使用us-ascii编码存储 解压后的文件，保存在临时目录，比如/tmp/gutenberg.
hadoop@ubuntu:~$ ls -l /tmp/gutenberg/
total 3592
-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop 674425 2007-01-22 12:56 20417-8.txt
-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop 1423808 2006-08-03 16:36 7ldvc10.txt
-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop 1561677 2004-11-26 09:48 ulyss12.txt
hadoop@ubuntu:~$
复制本地数据到HDFS
在我们运行MapRece job 前，我们需要将本地的文件复制到HDFS中：
hadoop@ubuntu:/usr/local/hadoop$ bin/hadoop dfs -FromLocal /tmp/gutenberg gutenberg
hadoop@ubuntu:/usr/local/hadoop$ bin/hadoop dfs -ls
Found 1 items
/user/hadoop/gutenberg <dir>
hadoop@ubuntu:/usr/local/hadoop$ bin/hadoop dfs -ls gutenberg
Found 3 items
/user/hadoop/gutenberg/20417-8.txt <r 1> 674425
/user/hadoop/gutenberg/7ldvc10.txt <r 1> 1423808
/user/hadoop/gutenberg/ulyss12.txt <r 1> 1561677
执行 MapRece job
现在，一切准备就绪，我们将在运行Python MapRece job 在Hadoop集群上。像我上面所说的，我们使用的是
HadoopStreaming 帮助我们传递数据在Map和Rece间并通过STDIN和STDOUT，进行标准化输入输出。
hadoop@ubuntu:/usr/local/hadoop$ bin/hadoop jar contrib/streaming/hadoop-0.19.1-streaming.jar
-mapper /home/hadoop/mapper.py -recer /home/hadoop/recer.py -input gutenberg/*
-output gutenberg-output
在运行中，如果你想更改Hadoop的一些设置，如增加Rece任务的数量，你可以使用“-jobconf”选项：
hadoop@ubuntu:/usr/local/hadoop$ bin/hadoop jar contrib/streaming/hadoop-0.19.1-streaming.jar
-jobconf mapred.rece.tasks=16 -mapper ...
一个重要的备忘是关于Hadoop does not honor mapred.map.tasks
这个任务将会读取HDFS目录下的gutenberg并处理他们，将结果存储在独立的结果文件中，并存储在HDFS目录下的
gutenberg-output目录。
之前执行的结果如下：
hadoop@ubuntu:/usr/local/hadoop$ bin/hadoop jar contrib/streaming/hadoop-0.19.1-streaming.jar
-mapper /home/hadoop/mapper.py -recer /home/hadoop/recer.py -input gutenberg/*
-output gutenberg-output
additionalConfSpec_:null
null=@@@userJobConfProps_.get(stream.shipped.hadoopstreaming
packageJobJar: [/usr/local/hadoop-datastore/hadoop-hadoop/hadoop-unjar54543/]
[] /tmp/streamjob54544.jar tmpDir=null
[...] INFO mapred.FileInputFormat: Total input paths to process : 7
[...] INFO streaming.StreamJob: getLocalDirs(): [/usr/local/hadoop-datastore/hadoop-hadoop/mapred/local]
[...] INFO streaming.StreamJob: Running job: job_200803031615_0021
[...]
[...] INFO streaming.StreamJob: map 0% rece 0%
[...] INFO streaming.StreamJob: map 43% rece 0%
[...] INFO streaming.StreamJob: map 86% rece 0%
[...] INFO streaming.StreamJob: map 100% rece 0%
[...] INFO streaming.StreamJob: map 100% rece 33%
[...] INFO streaming.StreamJob: map 100% rece 70%
[...] INFO streaming.StreamJob: map 100% rece 77%
[...] INFO streaming.StreamJob: map 100% rece 100%
[...] INFO streaming.StreamJob: Job complete: job_200803031615_0021
[...] INFO streaming.StreamJob: Output: gutenberg-output hadoop@ubuntu:/usr/local/hadoop$
正如你所见到的上面的输出结果，Hadoop 同时还提供了一个基本的WEB接口显示统计结果和信息。
当Hadoop集群在执行时，你可以使用浏览器访问 http://localhost:50030/ ，如图：
检查结果是否输出并存储在HDFS目录下的gutenberg-output中：
hadoop@ubuntu:/usr/local/hadoop$ bin/hadoop dfs -ls gutenberg-output
Found 1 items
/user/hadoop/gutenberg-output/part-00000 <r 1> 903193 2007-09-21 13:00
hadoop@ubuntu:/usr/local/hadoop$
可以使用dfs -cat 命令检查文件目录
hadoop@ubuntu:/usr/local/hadoop$ bin/hadoop dfs -cat gutenberg-output/part-00000
"(Lo)cra" 1
"1490 1
"1498," 1
"35" 1
"40," 1
"A 2
"AS-IS". 2
"A_ 1
"Absoluti 1
[...]
hadoop@ubuntu:/usr/local/hadoop$
注意比输出，上面结果的(")符号不是Hadoop插入的。
转载仅供参考，版权属于原作者。祝你愉快，满意请采纳哦
㈥ 用Python编写的搜索引擎程序能在hadoop框架下运行吗怎么运行求高手赐教
搜索引擎框架，有现成的whoosh。 这个引擎效率低。如果你把它放在hadoop上，会更慢。
如果是你自己写的引擎。（不包括爬虫）。 可以将分词部分放到hadoop里去处理。 不过建索引还是要rece完成。 python的分词效率比较低。不过如果你调用的是ITCLAS之类的，效率很高，用不着hadoop。
顺便说一下，python写的搜索引擎效率太低。略大的数据量就跑不动了。
㈦ 只懂Python能不能完全驾驭Hadoop
因为hadoop是分布式系统，计算是在所有节点上并行处理的，这意味着，无论你用何种语言，都必须在所有计算节点上安装该语言的解释器。例如，你想用nodejs写maprece是可以的，但你必须要在每台nodemanager上安装v8引擎才可以用。而python是安装linux操作系统时就会自动被安装的，因此不需要单独安装就可以让节点参与计算，这样会省很多事。
同时，python语法结构清晰，脚本可维护性高，也是一大优势。
python也包含很多数据分析和挖掘的库包可以直接引用，如num.py。
此外，如果不想在所有服务器安装其他脚本语言的解释器的话，也可以将可运行的解释器和你的计算脚本一起放在hadoop的distributed cache中运行。
想更好的学习python请关注微信公众号“Python基础教程”！
㈧ 如何使用Python为Hadoop编写一个简单的MapRece程序
我们将编写一个简单的 MapRece 程序，使用的是C-Python，而不是Jython编写后打包成jar包的程序。
我们的这个例子将模仿 WordCount 并使用Python来实现，例子通过读取文本文件来统计出单词的出现次数。结果也以文本形式输出，每一行包含一个单词和单词出现的次数，两者中间使用制表符来想间隔。
先决条件
编写这个程序之前，你学要架设好Hadoop 集群，这样才能不会在后期工作抓瞎。如果你没有架设好，那么在后面有个简明教程来教你在Ubuntu Linux 上搭建（同样适用于其他发行版linux、unix）
如何使用Hadoop Distributed File System (HDFS)在Ubuntu Linux 建立单节点的 Hadoop 集群
如何使用Hadoop Distributed File System (HDFS)在Ubuntu Linux 建立多节点的 Hadoop 集群
Python的MapRece代码
使用Python编写MapRece代码的技巧就在于我们使用了 HadoopStreaming 来帮助我们在Map 和 Rece间传递数据通过STDIN (标准输入)和STDOUT (标准输出).我们仅仅使用Python的sys.stdin来输入数据，使用sys.stdout输出数据，这样做是因为HadoopStreaming会帮我们办好其他事。这是真的，别不相信！