Hadoop Streaming

发布于 2015-07-14 13:50:21 | 483 次阅读 | 评论: 0 | 来源: 网络整理

Hadoop数据流是Hadoop自带发行的实用程序。该实用程序允许创建和运行Map/Reduce任务的任何可执行文件或脚本映射器和/或减速器。

使用Python示例

对于Hadoop的数据流，我们考虑的字计数问题。任何工作在Hadoop中必须有两个阶段：映射器和减速器。我们使用python脚本代码映射器和减速器在Hadoop下运行它。使用Perl和Ruby也是类似的。

映射阶段代码

!/usr/bin/python
import sys
# Input takes from standard input for myline in sys.stdin: 
# Remove whitespace either side myline = myline.strip() 
# Break the line into words words = myline.split() 
# Iterate the words list for myword in words: 
# Write the results to standard output print '%st%s' % (myword, 1)

请确保此文件具有执行权限（使用chmod +x /home/ expert/hadoop-1.2.1/mapper.py）。

减速器阶段代码

#!/usr/bin/python
from operator import itemgetter 
import sys 
current_word = ""
current_count = 0 
word = "" 
# Input takes from standard input for myline in sys.stdin: 
# Remove whitespace either side myline = myline.strip() 
# Split the input we got from mapper.py word, count = myline.split('t', 1) 
# Convert count variable to integer 
   try: 
      count = int(count) 
except ValueError: 
   # Count was not a number, so silently ignore this line continue
if current_word == word: 
   current_count += count 
else: 
   if current_word: 
      # Write result to standard output print '%st%s' % (current_word, current_count) 
   current_count = count
   current_word = word
# Do not forget to output the last word if needed! 
if current_word == word: 
   print '%st%s' % (current_word, current_count)

保 存mapper.py和reducer.py 在 Hadoop 的主目录映射器和减速器代码。确保这些文件具有执行权限（使用chmod +x mapper.py 和 chmod +x reducer.py）。由于python具有大小写敏感，因此相同的代码可以从以下链接下载。

wordCount程序的执行

$ $HADOOP_HOME/bin/hadoop jar contrib/streaming/hadoop-streaming-1.
2.1.jar 
   -input input_dirs  
   -output output_dir  
   -mapper <path/mapper.py  
   -reducer <path/reducer.py

其中“”用于续行以便于阅读。

例如，

./bin/hadoop jar contrib/streaming/hadoop-streaming-1.2.1.jar -input myinput -output myoutput -mapper /home/expert/hadoop-1.2.1/mapper.py -reducer /home/expert/hadoop-1.2.1/reducer.py

数据流工作原理

在上面的例子中，这两个映射器和减速是从标准输入读取作为输入，并输出到标准输出到Python脚本。实用程序将创建一个Map/Reduce作业，并将作业提交到一个合适的集群，并监督工作的进展情况，直至完成。

当 指定映射器的脚本，每个映射任务将启动脚本作为一个单独的进程时映射器初始化。作为mapper任务运行时，输入转换成行给进程的标准输入 （STDIN）。在此期间，映射器收集从该方法的标准输出（stdout）面向行输出和每一行转换为键/值对，其被收集作为映射器的输出。缺省情况下，一 行到第一个制表符的前缀是键和行（不包括制表符）的其余部分为值。如果在该行没有任何制表符，则整行键和值被视为null。然而，这可以被定制，每次需要 1个。

当指定减速脚本，每个减速器任务将启动脚本作为一个单独的进程，然后减速初始化。减速器任务运行时将其转换其输入键/值对，进入行并 将该行进程的标准输入（STDIN）。在此期间，在减速机收集来自该过程的标准输出（stdout）的面向行的输出，每行转换成一个密钥/值对，其被收集 作为减速机的输出。缺省情况下，一行到第一个制表符的前缀是键，（不包括制表符）的其余部分的值为行。然而，这可以被定制为每次具体要求。

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