MapReduce：Mrjob 持久保存结果

Question

我正在尝试通过三个步骤来实现一个 mapreduce 作业，并且在每个步骤之后，我都需要到目前为止所有步骤中的数据。有没有人有关于如何将映射器或减速器的结果保存到mrjob中的磁盘的示例/想法？

Answer 1

您可以将多个输入传递给一个作业，只需将前一个作业的输出作为输入。

当您说要将结果保存到磁盘时，听起来您是在依赖将输出流式传输回标准输出？这种行为只是一种方便（并且可以关闭），MRJob 一切都会从磁盘反弹。

对于一个两阶段的工作，你可以这样做：

job1 = firstMR(['-r', mode, inputDir, '-o', outputDir, '--no-output']) 
job1.set_up_logging()
with job1.make_runner() as runner1: 
    runner1.run() 
    firstOutput = runner1.get_output_dir()

job2 = secondMR(['-r', mode, firstOutput, anyOtherInput, '-o', finalOutputDir, '--no-output']) 
job2.set_up_logging()
with job2.make_runner() as runner2: 
    runner2.run() 

注意事项：

• 在hadoop上运行，所有目录应该是hdfs://some/path/
• MapReduce 的任何非标志且前面没有选项的参数都被视为输入文件或目录
• 使用 --no-output 停止输出返回到标准输出（我在上面的第一步中使用了它，您可能不想要中间结果，但在第二步中省略了它以展示差异） .在您需要三个步骤的情况下，您可以在前两个步骤中省略它，在第三个步骤中保留它。或者，将第三步的输出写入您可以轻松读取的文件夹中。

如果您遇到任何障碍，请告诉我，它应该相对简单。