简单的wordcount python实现版本。
环境中运行 联系 hadoop 集群管理员，在hadoop客户端机器上，使用以下命令提交任务：
hadoop jar /opt/cloudera/parcels/CDH-5.4.8-1.cdh5.4.8.p0.4/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-streaming-2.6.0-cdh5.4.8.jar -input wc/wc.txt -output out-wc1/ -mapper map.py -combiner reduce.py -reducer reduce.py -file map.py -file reduce.py
需要事先将wc.txt上传到hdfs上。命令中可以指定输入文件、输出文件夹（必须不存在）、mapper/reducer实现，最后的 -file 是指定需要上传的资源，会下载到每个执行机器上。
如果不知道streaming jar包在哪里（比如集群不是你安装的），你可以用下面的命令找到
find / -name *.jar | grep streaming
如果你安装了 spark，那可以用 pyspark 达到同样的目的：
pyspark import re sc.textFile( "alan/wc/wc.txt" ).flatMap( lambda line: re.split( '\W+', line ) ).map( lambda w:(w,1) ).reduceByKey( lambda v1,v2: v1+v2 ).take(10)