我是MapReduce的新手.当前正在尝试完成Hadoop MapReduce上的udacity课程.
我有一个解析器来解析论坛节点,并且我将获得与每个节点关联的标签.我的目标是对前10个标签进行排序.
输出示例:
video 1
cs101 1
@R_404_5635@ 1
bug 1
issues 1
nationalities 1
cs101 1
welcome 1
cs101 1
cs212 1
cs262 1
cs253 1
discussion 1
@R_404_5635@ 1
将它们全部添加到reducer中非常容易:
#!/usr/bin/python
import sys
import string
total = 0
oldKey = None
for line in sys.stdin:
data_mapped = line.strip().split("\t")
if(len(data_mapped) != 2):
print "====================="
print line.strip()
print "====================="
continue
key, value = data_mapped
if oldKey and oldKey != key:
print total, "\t", oldKey
oldKey = key;
total = 0
oldKey = key
total += float(value)
if oldKey != None:
print total, "\t", oldKey
输出:
1.0 application
1.0 board
1.0 browsers
1.0 bug
8.0 cs101
1.0 cs212
5.0 cs253
1.0 cs262
1.0 deadlines
1.0 digital
5.0 discussion
1.0 google-appengine
2.0 homework
1.0 html
1.0 hungarian
1.0 hw2-1
3.0 issues
2.0 jobs
2.0 lessons
我知道键在映射器的输出中排序,因此我只测试键是否仍然是相同的标签.如果不是,那么我将输出标记出现的次数.
但是,问题是如何对该列表进行排序?
如果我将所有信息存储在列表或字典中,则可以使用python对列表进行排序.但是,这似乎是一个错误的设计决策,因为如果您有很多不同的标签,则会耗尽内存.
解决方法:
我相信您可以在这里使用collections.Counter类:
#!/usr/bin/python
import sys
import collections
counter = collections.Counter()
for line in sys.stdin:
k, v = line.strip().split("\t", 2)
counter[k] += int(v)
print counter.most_common(10)
collections.Counter()类实现了这个准确的用例以及许多其他的常见用例,涉及对事物进行计数并收集各种统计信息等.
8.3.1. Counter objects A counter tool is provided to support convenient and rapid tallies. For example:
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