Hadoop-streaming

谁借莪１个温暖的怀抱￠ 2023-06-11 15:23 7阅读 0赞

Hadoop为MapReduce提供了不同的API，可以方便我们使用不同的编程语言来使用MapReduce框架，而不是只局限于Java。你可以用任何语言来编写MapReduce程序，只要该语言可以往standard input/output上进行读写。

streamming是天然适用于**文字处理的（text processing）**，当然，也仅适用纯文本的处理，对于**需要对象和序列化的场景，hadoop streaming无能为力**。它力图使我们能够快捷的通过各种脚本语言，快速的处理大量的文本文件。以下是steaming的一些特点：

1.  Map函数的输入是通过stand input**一行一行的接收数据**的。（不像Java API，通过InputFormat类做预处理，使得Map函数的输入是有Key和value的）
2.  Map函数的**输出格式为key-value 键值对**，key和value之间用\\t分开。（MapReduce框架在处理intermediate的Map输出时，必须做sort和partition，即shuffle）
3.  Reduce函数的input是Map函数的output也是key-value pair，key和value之间用\\t分开。

常见参数

-input：必须的参数，文件名或者目录名，mapper需要操作的目录
    -output：必须的参数，文件名或者目录名，reducer需要操作的目录
    -mapper： 必须的参数，mapper名
    -reducer：必须的参数，reducer名
    -file：可选参数
    
    -D stream.num.map.output.key.fields=1
    num.key.fields.for.partition=N，这个参数是用来控制 shuffle 阶段将数据集的前N列作为Key；
    所以对于 wordcount 程序，map输出为“word  1”，shuffle 是以word作为Key，因此这里N=1

**Python**

Map

文件map.py

#! /usr/bin/python
    
    import sys
    
    for line in sys.stdin:
            ss = line.strip().split(' ')
            for word in ss:
                    print '\t'.join([word.strip(),'1'])

Reduce

文件reduce.py

#! /usr/bin/python
    
    import sys
    
    crt_word = None
    sum = 0
    
    for line in sys.stdin:
            ss = line.strip().split('\t')
            if len(ss) != 2:
                    continue
            word, count = ss
    
            if crt_word == None:
                    crt_word = word
            if crt_word != word:
                    print '\t'.join([crt_word,str(sum)])
                    crt_word = word
                    sum = 0
            sum += int(count)
    print '\t'.join([crt_word,str(sum)])

本地调试

运行 bash run.sh

文件run.sh内容

HADOOP_CMD="/usr/local/src/hadoop-2.6.5/bin/hadoop"
    STREAM_JAR_PATH="/usr/local/src/hadoop-2.6.5/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.6.5.jar"
    # HDFS上的输入路径
    INPUT_FILE_PATH="/Test/python_wordcount/The_man_of_property.txt"
    # HDFS上的输出路径
    OUTPUT_PATH="/Test/python_wordcount/output"
    # 删除输出路径下的数据
    $HADOOP_CMD fs -rmr -skipTrash $OUTPUT_PATH
    # 运行命令
    $HADOOP_CMD jar $STREAM_JAR_PATH \
            -input $INPUT_FILE_PATH \
            -output $OUTPUT_PATH \
            -mapper "python map.py" \
            -file ./map.py \
            -reducer "python reduce.py" \
            -file ./reduce.py

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