Hadoop Streaming

柔情只为你懂 2021-09-27 14:40 196阅读 0赞

## Hadoop Streaming ##

Hadoop streaming是Hadoop的一个工具， 它帮助用户创建和运行一类特殊的map/reduce作业， 这些特殊的map/reduce作业是由一些可执行文件或脚本文件充当mapper或者reducer。例如：

$HADOOP_HOME/bin/hadoop  jar $HADOOP_HOME/hadoop-streaming.jar \
        -input myInputDirs \
        -output myOutputDir \
        -mapper /bin/cat \
        -reducer /bin/wc

## Streaming工作原理 ##

在上面的例子里，mapper和reducer都是可执行文件，它们从标准输入读入数据（一行一行读）， 并把计算结果发给标准输出。Streaming工具会创建一个Map/Reduce作业， 并把它发送给合适的集群，同时监视这个作业的整个执行过程。

如果一个可执行文件被用于mapper，则在mapper初始化时， 每一个mapper任务会把这个可执行文件作为一个单独的进程启动。 mapper任务运行时，它把输入切分成行并把每一行提供给可执行文件进程的标准输入。 同时，mapper收集可执行文件进程标准输出的内容，并把收到的每一行内容转化成key/value对，作为mapper的输出。 默认情况下，一行中第一个tab之前的部分作为**key**，之后的（不包括tab）作为**value**。 如果没有tab，整行作为key值，value值为null。不过，这可以定制，在下文中将会讨论如何自定义key和value的切分方式。

如果一个可执行文件被用于reducer，每个reducer任务会把这个可执行文件作为一个单独的进程启动。 Reducer任务运行时，它把输入切分成行并把每一行提供给可执行文件进程的标准输入。 同时，reducer收集可执行文件进程标准输出的内容，并把每一行内容转化成key/value对，作为reducer的输出。 默认情况下，一行中第一个tab之前的部分作为key，之后的（不包括tab）作为value。在下文中将会讨论如何自定义key和value的切分方式。

这是Map/Reduce框架和streaming mapper/reducer之间的基本通信协议。

用户也可以使用java类作为mapper或者reducer。上面的例子与这里的代码等价：

$HADOOP_HOME/bin/hadoop  jar $HADOOP_HOME/hadoop-streaming.jar \
        -input myInputDirs \
        -output myOutputDir \
        -mapper org.apache.hadoop.mapred.lib.IdentityMapper \
        -reducer /bin/wc

用户可以设定stream.non.zero.exit.is.failure true 或false 来表明streaming task的返回值非零时是 Failure 还是Success。默认情况，streaming task返回非零时表示失败。

## 将文件打包到提交的作业中 ##

任何可执行文件都可以被指定为mapper/reducer。这些可执行文件不需要事先存放在集群上； 如果在集群上还没有，则需要用-file选项让framework把可执行文件作为作业的一部分，一起打包提交。例如：

$HADOOP_HOME/bin/hadoop  jar $HADOOP_HOME/hadoop-streaming.jar \
        -input myInputDirs \
        -output myOutputDir \
        -mapper myPythonScript.py \
        -reducer /bin/wc \
        -file myPythonScript.py

上面的例子描述了一个用户把可执行python文件作为mapper。 其中的选项“-file myPythonScirpt.py”使可执行python文件作为作业提交的一部分被上传到集群的机器上。

除了可执行文件外，其他mapper或reducer需要用到的辅助文件（比如字典，配置文件等）也可以用这种方式打包上传。例如：

参考文档：[PDF -icon PDF Hadoop Streaming][]

[PDF -icon PDF Hadoop Streaming]: https://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/streaming.html