### Python执行MapReduce测试知识点详解
#### 一、测试环境搭建
在进行Python MapReduce测试之前，需要确保以下环境配置已经完成：
1. **安装Hadoop**：Hadoop是实现MapReduce模型的基础软件，用于分布式处理大数据集。
2. **安装GCC**（GNU Compiler Collection）：虽然对于本测试而言并非必需，但在某些情况下可能需要编译一些本地代码或库，因此建议安装。
3. **安装Python 2.5**：尽管Python 2.5已经过时，但在这个特定的测试案例中使用了该版本。需要注意的是，现代系统中更推荐使用Python 3.x版本。
#### 二、MapReduce概念理解
**MapReduce**是一种编程模型，用于大规模数据集（通常大于1TB）的并行运算。它包括两个主要阶段：Map阶段和Reduce阶段。
- **Map阶段**：将输入数据分割成多份，每一份数据由一个Map任务处理。Map函数对每一份数据执行相同的操作，并将处理结果输出为键值对的形式。
- **Reduce阶段**：将Map阶段产生的中间结果按照键分组，并分配给Reduce任务处理。Reduce函数对每个键的多个值进行聚合操作，最终输出结果。
#### 三、测试脚本编写
##### Map脚本
```python
#!/usr/bin/env python
import sys
for line in sys.stdin:
line = line.strip()
words = line.split()
for word in words:
print("%s\t%s" % (word, 1))
```
**解析**：
- 脚本读取标准输入流中的每一行数据。
- 将每行数据分割成单词。
- 对于每个单词，输出其与计数值1的键值对。
##### Reduce脚本
```python
#!/usr/bin/env python
from operator import itemgetter
import sys
word2count = {}
for line in sys.stdin:
line = line.strip()
word, count = line.split('\t', 1)
try:
count = int(count)
word2count[word] = word2count.get(word, 0) + count
except ValueError:
pass
sorted_word2count = sorted(word2count.items(), key=itemgetter(0))
for word, count in sorted_word2count:
print("%s\t%s" % (word, count))
```
**解析**：
- 读取标准输入流中的每一行数据。
- 按照`\t`分隔符分割每行数据，获取单词及其对应的计数值。
- 使用`word2count`字典存储每个单词的累计计数值。
- 按照单词排序后输出每个单词的总计数值。
#### 四、测试文本准备
创建一个简单的测试文本文件`test.txt`，内容为：
```
aab
c
d
e
f
b
c
```
#### 五、Hadoop HDFS目录配置
- 创建Hadoop HDFS目录`/user/pythontest`：
```bash
hadoop fs -mkdir /user/pythontest
```
- 上传测试数据到HDFS目录：
```bash
hadoop fs -put /home/cdhhadoop/pxgtest/test.txt /user/pythontest/
```
#### 六、测试结果分析
- **执行测试脚本命令**：
```bash
hadoop jar /home/cdhhadoop/hadoop/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.5.0-cdh5.2.0.jar \
-file /home/cdhhadoop/pxgtest/mapper.py \
-mapper /home/cdhhadoop/pxgtest/mapper.py \
-file /home/cdhhadoop/pxgtest/reduce.py \
-reducer /home/cdhhadoop/pxgtest/reduce.py \
-input /user/pythontest/* \
-output /user/pythontest/output
```
- **日志解析**：
- 日志显示了Hadoop Streaming的一些警告信息，提示`-file`选项已弃用，建议使用`-files`选项。
- 显示了任务提交过程的信息，如任务的路径、输入文件的数量等。
- 提供了跟踪作业的URL，方便监控作业执行状态。
#### 七、总结
通过上述步骤，我们成功地使用Python实现了MapReduce的基本功能，并在Hadoop平台上进行了测试。这种测试不仅验证了MapReduce程序的正确性，也为实际应用中处理大规模数据提供了基础。需要注意的是，在实际生产环境中，还需要考虑更多的优化措施以及异常处理策略，以确保系统的稳定性和高效性。
