hadoop-streaming是什么

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Hadoop Streaming是Hadoop提供的一個(gè)編程工具，它允許用戶使用任何可執(zhí)行文件或者腳本文件作為Mapper和Reducer，例如：

采用shell腳本語言中的一些命令作為mapper和reducer（cat作為mapper，wc作為reducer）

bin/hadoop jar contrib/streaming/hadoop-0.20.2-streaming.jar -input
input -output output -mapper /bin/cat -reducer /usr/bin/wc

mapper和reducer會(huì)從標(biāo)準(zhǔn)輸入中讀取用戶數(shù)據(jù)，一行一行處理后發(fā)送給標(biāo)準(zhǔn)輸出。Streaming工具會(huì)創(chuàng)建MapReduce作業(yè)，發(fā)送給各個(gè)tasktracker，同時(shí)監(jiān)控整個(gè)作業(yè)的執(zhí)行過程。

如果一個(gè)文件（可執(zhí)行或者腳本）作為mapper，mapper初始化時(shí)，每一個(gè)mapper任務(wù)會(huì)把該文件作為一個(gè)單獨(dú)進(jìn)程啟動(dòng)，mapper任務(wù)運(yùn)行時(shí)，它把輸入切分成行并把每一行提供給可執(zhí)行文件進(jìn)程的標(biāo)準(zhǔn)輸入。 同時(shí)，mapper收集可執(zhí)行文件進(jìn)程標(biāo)準(zhǔn)輸出的內(nèi)容，并把收到的每一行內(nèi)容轉(zhuǎn)化成key/value對(duì)，作為mapper的輸出。 默認(rèn)情況下，一行中第一個(gè)tab之前的部分作為key，之后的（不包括tab）作為value。如果沒有tab，整行作為key值，value值為null。

對(duì)于reducer，類似。

以上是Map/Reduce框架和streaming mapper/reducer之間的基本通信協(xié)議。

Hadoop Streaming用法

Usage: $HADOOP_HOME/bin/hadoop jar \

$HADOOP_HOME/contrib/streaming/hadoop-*-streaming.jar [options]

options：

（1）-input：輸入文件路徑

（2）-output：輸出文件路徑

（3）-mapper：用戶自己寫的mapper程序，可以是可執(zhí)行文件或者腳本

（4）-reducer：用戶自己寫的reducer程序，可以是可執(zhí)行文件或者腳本

（5）-file：打包文件到提交的作業(yè)中，可以是mapper或者reducer要用的輸入文件，如配置文件，字典等。

（6）-partitioner：用戶自定義的partitioner程序

（7）-combiner：用戶自定義的combiner程序（必須用java實(shí)現(xiàn)）

（8）-D：作業(yè)的一些屬性（以前用的是-jonconf），具體有：
            1）mapred.map.tasks：map task數(shù)目
            2）mapred.reduce.tasks：reduce task數(shù)目
            3）stream.map.input.field.separator/stream.map.output.field.separator： map task輸入/輸出數(shù)
據(jù)的分隔符,默認(rèn)均為\t。
             4）stream.num.map.output.key.fields：指定map task輸出記錄中key所占的域數(shù)目
             5）stream.reduce.input.field.separator/stream.reduce.output.field.separator：reduce task輸入/輸出數(shù)據(jù)的分隔符，默認(rèn)均為\t。
             6）stream.num.reduce.output.key.fields：指定reduce task輸出記錄中key所占的域數(shù)目
另外，Hadoop本身還自帶一些好用的Mapper和Reducer。

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新聞名稱：hadoop-streaming是什么
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