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
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- 原文地址
- 本文涉及的python测试开发库 谢谢点赞！
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单词统计
#!/usr/bin/env python
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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