要在Hadoop上運行Python程序，可以使用Hadoop Streaming來實現。Hadoop Streaming是一個用于運行非Java語言的MapReduce作業的工具，它允許將Python程序作為Map和Reduce任務來運行。

以下是在Hadoop上運行Python程序的一般步驟：

1. 準備Python程序：編寫Map和Reduce的Python代碼，并將其保存為可執行的文件（例如mapper.py和reducer.py）。

2. 將輸入數據上傳到Hadoop分布式文件系統（HDFS）：使用Hadoop命令將輸入數據上傳到HDFS中，以便在MapReduce作業中使用。

3. 使用Hadoop Streaming運行Python程序：使用以下命令運行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文件的路徑，<input_path_in_hdfs>是HDFS上輸入數據的路徑，<output_path_in_hdfs>是HDFS上輸出數據的路徑，<path_to_mapper.py>和<path_to_reducer.py>是Mapper和Reducer的Python程序的路徑。

4. 查看作業輸出：使用Hadoop命令查看作業的輸出結果，例如：

hadoop fs -cat <output_path_in_hdfs>/part-00000

這將顯示作業的輸出結果。

請注意，以上步驟假設您已經正確安裝和配置了Hadoop，并且可以在集群上運行MapReduce作業。此外，還要確保Python程序具有適當的權限，可以在Hadoop集群上執行。