hadoop怎么运行python程序

要在Hadoop上运行Python程序，可以使用Hadoop Streaming来实现。Hadoop Streaming是一个用于运行非Java语言的MapReduce作业的工具，它允许将Python程序作为Map和Reduce任务来运行。

以下是在Hadoop上运行Python程序的一般步骤：

1. 准备Python程序：编写Map和Reduce的Python代码，并将其保存为可执行的文件（例如mapper.py和reducer.py）。

2. 将输入数据上传到Hadoop分布式文件系统（HDFS）：使用Hadoop命令将输入数据上传到HDFS中，以便在MapReduce作业中使用。

3. 使用Hadoop Streaming运行Python程序：使用以下命令运行Python程序：

hadoop jar <path_to_hadoop_streaming_jar> \
-input <input_path_in_hdfs> \
-output <output_path_in_hdfs> \
-mapper <path_to_mapper.py> \
-reducer <path_to_reducer.py> \
-file <path_to_mapper.py> \
-file <path_to_reducer.py>

其中，<path_to_hadoop_streaming_jar>是Hadoop Streaming JAR文件的路径，<input_path_in_hdfs>是HDFS上输入数据的路径，<output_path_in_hdfs>是HDFS上输出数据的路径，<path_to_mapper.py>和<path_to_reducer.py>是Mapper和Reducer的Python程序的路径。

4. 查看作业输出：使用Hadoop命令查看作业的输出结果，例如：

hadoop fs -cat <output_path_in_hdfs>/part-00000

这将显示作业的输出结果。

请注意，以上步骤假设您已经正确安装和配置了Hadoop，并且可以在集群上运行MapReduce作业。此外，还要确保Python程序具有适当的权限，可以在Hadoop集群上执行。