mrjob是由Yelp创建的Python MapReduce库，它封装了Hadoop流，允许MapReduce应用程序以更加Pythonic的方式编写。 mrjob用纯Python编写多步MapReduce作业。使用mrjob编写的MapReduce作业可以在本地测试，在Hadoop集群上运行，或使用Amazon Elastic　MapReduce(EMR)在云中运行。

使用mrjob编写MapReduce应用程序有许多好处：

• mrjob目前是非常活跃的框架，每周都有多次提交。
• mrjob拥有丰富的文档。
• 可以在不安装Hadoop的情况下执行和测试mrjob应用程序，在部署到Hadoop集群之前就可开发和测试。
• mrjob允许MapReduce应用程序在单个类中编写，而不是为mapper和reducer编写单独的程序。

虽然mrjob是很好的解决方案，但它确实有它的缺点。 mrjob是简化的，因此它不会提供与其他API提供的Hadoop相同级别的访问权限。 mrjob不使用typedbytes，因此其他库可能更快。

安装

$ pip install mrjob

参考资料

• python测试开发项目实战-目录
• python工具书籍下载-持续更新
• python 3.7极速入门教程 - 目录
• 原文地址
• 本文涉及的python测试开发库 谢谢点赞！
• [本文相关海量书籍下载](https://github.com/china-testing/python-api-tesing/blob/master/books.md

　单词统计

#!/usr/bin/env python
# 项目实战讨论QQ群630011153 144081101
# https://github.com/china-testing/python-api-tesing
from mrjob.job import MRJob

class MRWordCount(MRJob):

   def mapper(self, _, line):
      for word in line.split():
         yield(word, 1)

   def reducer(self, word, counts):
      yield(word, sum(counts))

if __name__ == '__main__':
   MRWordCount.run()

执行结果

$  python word_count.py /home/hduser_/input2.txt 
No configs found; falling back on auto-configuration
No configs specified for inline runner
Running step 1 of 1...
Creating temp directory /tmp/word_count.hduser_.20190122.035729.128110
job output is in /tmp/word_count.hduser_.20190122.035729.128110/output
Streaming final output from /tmp/word_count.hduser_.20190122.035729.128110/output...
"nimble"    1
"be"    2
"quick"    1
"jack"    2
Removing temp directory /tmp/word_count.hduser_.20190122.035729.128110...

比较重要的方法有：mapper()、combiner()和reducer()。

多个输入文件：

$ python mr_job.py input1.txt input2.txt input3.txt

默认情况下，mrjob在本地运行，允许在提交到Hadoop集群之前开发和调试代码。
要更改作业的运行方式，请指定-r/--runner选项。

$ python mr_job.py -r hadoop hdfs://input/input.txt
$ python mr_job.py -r emr s3://input-bucket/input.txt