- http://allthingshadoop.com/2011/12/16/simple-hadoop-streaming-tutorial-using-joins-and-keys-with-python/
1. まずはお試し用データを用意
今回は、あるカスタマーデータがあるとして(customerData.csv)、その中にある県のID(Pref_id) を、県の名前テーブル（pref.csv)を参照して、実際の県の名前（pref_name)をカスタマーデータにくっつける、ということを考えています。
customerData.csv
今回は、あるカスタマーデータがあるとして(customerData.csv)、その中にある県のID(Pref_id) を、県の名前テーブル（pref.csv)を参照して、実際の県の名前（pref_name)をカスタマーデータにくっつける、ということを考えています。
customerData.csv
#ID, Name, Pref_id, good or bad id
1, Taro, 1, 0
2, Jiro, 2, 1
3, Saburo, 3, 0
4, Hanako, 1, 0
5, Ken, 3, 1
6, Nick, 2, 1
pref.csv
#Pref_id, Pref_name
1, Tokyo
2, Osaka
3, Hokaido
2. Hadoop hdfsにアップ
そんでもって、この2つのファイルをcustomerというフォルダにアップします。
$hadoop fs -put pref.csv /user/<your username>/customer/customerData.csv
$hadoop fs -put pref.csv /user/<your username>/customer/pref.csv
3. MapperとReducerを用意
参考にしたブログにもあるように、1つのフォルダに格納されている2つのファイルを出力します。
問題は、ある出力があったときに、それが、どちらのファイルから来たものなのかを判別することが必要になります。ここでは、カンマで区切って配列にしたときの長さで判別しています。
また、Mapperから出力される文字列ですが、すべての要素（この例では、共通項目のPref_id、customerData.csvにあるID, Name, good or bad idの3つ + pref.csvにあるPref_nameの合計5つ）、をくっつけて出力します。
その際、該当する要素がない場合は、NAを意味するフラグを立てて出力させるのがポイントのようです。
Mapper.py
#!/usr/bin/python
import sys
# input comes from STDIN (standard input)
for line in sys.stdin:
line = line.strip()
line = line.split(",")
id = "-1"
name = "-1"
pref = "-1"
pref_name = "-1"
good = "-1"
#If length of the line is four, the data comes from customerData
if len(line) ==4:
id = line[0]
name = line[1]
pref = line[2]
good = line[3]
else:
pref = line[0]
pref_name = line[1]
print '%s\t%s\t%s\t%s\t%s' % (id, name, pref, pref_name, good)
Reducerですが、ここでは、県名を入れておく辞書と、カスタマー情報を入れておく辞書を用意して、mapperから出てくる文字列を見て、各行を格納しておきます。
reducer.py
#!/usr/bin/python
import sys
pref_dict ={}
customer_dict={}
for line in sys.stdin:
line = line.strip()
id, name, pref, pref_name, good = line.split('\t')
id = int(id)
pref = int(pref)
good = int(good)
#if id ==-1, it means the data comes from Pref data
if id ==-1:
pref_dict[pref] = pref_name
#Oterwise, the data comes from customer data
else:
customer_dict[id] = [name,pref,good]
for id in customer_dict.keys():
pref_name = pref_dict[customer_dict[id][1]]
name = customer_dict[id][0]
good = customer_dict[id][2]
print '%s\t%s\t%s\t%s'% (id, name, pref_name, good)
4. テスト
ターミナルでテストしておきます。
ターミナルでテストしておきます。
$cat customerData.csv pref.csv | python mapper.py | python reducer.py
1 Taro Tokyo 0
2 Jiro Osaka 1
3 Saburo Hokaido 0
4 Hanako Tokyo 0
5 Ken Hokaido 1
6 Nick Osaka 1
5. 権限を変更して、hadoop jarを実行
chmod でmapper.pyとreducer.pyに実行権限を与えておきます（コマンドは、chmod +x mapper.pyもしくはreducer.py)。最後に、hadoop jar streamingです。
$hadoop jar /usr/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-streaming.jar -mapper mapper.py -reducer reducer.py -input /user/<your username>/customer/*.csv -output custoer_pref -file mapper.py -file reducer.py
6. 実行結果の確認
$ hadoop fs -cat /user/ykatada/customer_pref/part-00000
1 Taro Tokyo 0
2 Jiro Osaka 1
3 Saburo Hokaido 0
4 Hanako Tokyo 0
5 Ken Hokaido 1
6 Nick Osaka 1
