python基於hadoop（python基於文件的數據分析）

本文目錄一覽：

• 1、python和hadoop有什麼聯繫
• 2、Hadoop的Python框架指南
• 3、python寫的程序能夠在hadoop上跑嗎
• 4、只懂Python能不能完全駕馭Hadoop
• 5、如何使用Python為Hadoop編寫一個簡單的MapReduce程序

python和hadoop有什麼聯繫

一個是編程語言，一個是大數據實現，這完全是兩個不同領域的概念。我能想到的關係是這樣的：如果Hadoop提供對Python的接口的話，就可以用Python調用Hadoop實現大數據的一些功能。

hadoop 是 java 開發的，但並不是說開發 hadoop 就一定要使用 java.

Hadoop的Python框架指南

Hadoop的Python框架指南 – 技術翻譯 – 開源中國社區

最近，我加入了Cloudera，在這之前，我在計算生物學/基因組學上已經工作了差不多10年。我的分析工作主要是利用Python語言和它很棒的科學計算棧來進行的。但Apache Hadoop的生態系統大部分都是用Java來實現的，也是為Java準備的，這讓我很惱火。所以，我的頭等大事變成了尋找一些Python可以用的Hadoop框架。

在這篇文章里，我會把我個人對這些框架的一些無關科學的看法寫下來，這些框架包括:

Hadoop流

mrjob

dumbo

hadoopy

pydoop

其它

python寫的程序能夠在hadoop上跑嗎

sudo apt-get install python-dev

一般安裝系統的時候其實python已經自帶了，這步基本可以不用做，OK，我們繼續往下走吧，安裝python-opencv ,稍後我們需要用到opencv的庫，一行指令即可，這也是小編特別喜歡linux的原因：

sudo apt-get install python-opencv

完成之後我們開始操作吧，首先同樣的我們打開攝像頭露個臉唄，不多說，上代碼， vim pythonpractice.py 打開vim，copy以下代碼即可（友情提示　python是有嚴格的縮進的，下面我都是四個空格縮進，各位不要複製錯了）:lo

lmport cv2

import numpy as np#添加模塊和矩陣模塊cap=cv2.VideoCapture(0)

＃打開攝像頭，若打開本地視頻，同opencv一樣，只需將0換成(“×××.avi”)

while(1): # get a frame

ret, frame = cap.read() # show a frame

cv2.imshow(“capture”, frame)

if cv2.waitKey(1) 0xFF == ord(‘q’):

breakcap.release()

cv2.destroyAllWindows()#釋放並銷毀窗口123456789101112

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python pythonpractice.py

小臉蛋即可出現在你的屏幕上了，下面稍微添加幾行有意思的代碼吧，實現藍色背景檢測，我這有瓶藍色脈動，正好做個小實驗。

import cv2

import numpy as np

cap = cv2.VideoCapture(0)# set blue threshlower_blue=np.array([78,43,46])

upper_blue=np.array([110,255,255])while(1): # get a frame and show

ret, frame = cap.read()

cv2.imshow(‘Capture’, frame) # change to hsv model

hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) # get mask

mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue)

cv2.imshow(‘Mask’, mask) # detect blue

res = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=mask)

cv2.imshow(‘Result’, res)

if cv2.waitKey(1) 0xFF == ord(‘q’):

breakcap.release()

cv2.destroyAllWindows()12345678910111213141516

同樣python pythonpractice.py 運行一下，可以把手機換成藍色背景檢測以下，下面時間就交給各位理解了，代碼很簡單，只有簡單的幾行程序。小編只是想說明以下，一定要學以致用，任何一種編程語言都是倒騰兩天就直接上手的，按部就班的學習語法，那樣不知何時才能出師了，祝各位玩得high在機器視覺上

只懂Python能不能完全駕馭Hadoop

因為hadoop是分佈式系統，計算是在所有節點上並行處理的，這意味着，無論你用何種語言，都必須在所有計算節點上安裝該語言的解釋器。例如，你想用nodejs寫mapreduce是可以的，但你必須要在每台nodemanager上安裝v8引擎才可以用。而python是安裝linux操作系統時就會自動被安裝的，因此不需要單獨安裝就可以讓節點參與計算，這樣會省很多事。

同時，python語法結構清晰，腳本可維護性高，也是一大優勢。

python也包含很多數據分析和挖掘的庫包可以直接引用，如num.py。

此外，如果不想在所有服務器安裝其他腳本語言的解釋器的話，也可以將可運行的解釋器和你的計算腳本一起放在hadoop的distributed cache中運行。

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如何使用Python為Hadoop編寫一個簡單的MapReduce程序

使用Python編寫MapReduce代碼技巧於我使用 HadoopStreaming 幫助我Map Reduce間傳遞數據通STDIN (標準輸入)STDOUT (標準輸).我僅僅使用Pythonsys.stdin輸入數據使用sys.stdout輸數據做HadoopStreaming幫我辦其事真別相信！