Hadoop Streaming 编程

1、概述

Hadoop Streaming是Hadoop提供的一个编程工具，它允许用户使用任何可执行文件或者脚本文件作为Mapper和Reducer，例如：

采用shell脚本语言中的一些命令作为mapper和reducer（cat作为mapper，wc作为reducer）

$HADOOP_HOME/bin/hadoop jar $HADOOP_HOME/hadoop-streaming.jar

-input myInputDirs

-output myOutputDir

-mapper cat

-reducer wc

本文安排如下，第二节介绍Hadoop Streaming的原理，第三节介绍Hadoop Streaming的使用方法，第四节介绍Hadoop Streaming的程序编写方法，在这一节中，用C++、C、shell脚本 和python实现了WordCount作业，第五节总结了常见的问题。文章最后给出了程序下载地址。(本文内容基于Hadoop-0.20.2版本)

(注：如果你采用的语言为C或者C++，也可以使用Hadoop Pipes，具体可参考这篇文章：Hadoop Pipes编程。)

关于Hadoop Streaming高级编程方法，可参考这篇文章：Hadoop Streaming高级编程。

2、Hadoop Streaming原理

mapper和reducer会从标准输入中读取用户数据，一行一行处理后发送给标准输出。Streaming工具会创建MapReduce作业，发送给各个tasktracker，同时监控整个作业的执行过程。

如果一个文件（可执行或者脚本）作为mapper，mapper初始化时，每一个mapper任务会把该文件作为一个多带带进程启动，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。

对于reducer，类似。

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

3、Hadoop Streaming用法

Usage: $HADOOP_HOME/bin/hadoop jar

$HADOOP_HOME/hadoop-streaming.jar [options]

options：

（1）-input：输入文件路径

（2）-output：输出文件路径

（3）-mapper：用户自己写的mapper程序，可以是可执行文件或者脚本

（4）-reducer：用户自己写的reducer程序，可以是可执行文件或者脚本

（5）-file：打包文件到提交的作业中，可以是mapper或者reducer要用的输入文件，如配置文件，字典等。

（6）-partitioner：用户自定义的partitioner程序

（7）-combiner：用户自定义的combiner程序（必须用Java实现）

（8）-D：作业的一些属性（以前用的是-jonconf），具体有：

             1）mapred.map.tasks：map task数目

             2）mapred.reduce.tasks：reduce task数目

             3）stream.map.input.field.separator/stream.map.output.field.separator： map task输入/输出数

据的分隔符,默认均为	。

             4）stream.num.map.output.key.fields：指定map task输出记录中key所占的域数目

             5）stream.reduce.input.field.separator/stream.reduce.output.field.separator：reduce task输入/输出数据的分隔符，默认均为	。

             6）stream.num.reduce.output.key.fields：指定reduce task输出记录中key所占的域数目

另外，Hadoop本身还自带一些好用的Mapper和Reducer：

（1）    Hadoop聚集功能

Aggregate提供一个特殊的reducer类和一个特殊的combiner类，并且有一系列的“聚合器”（例如“sum”，“max”，“min”等）用于聚合一组value的序列。用户可以使用Aggregate定义一个mapper插件类，这个类用于为mapper输入的每个key/value对产生“可聚合项”。Combiner/reducer利用适当的聚合器聚合这些可聚合项。要使用Aggregate，只需指定“-reducer aggregate”。

（2）字段的选取（类似于Unix中的‘cut’）

Hadoop的工具类org.apache.hadoop.mapred.lib.FieldSelectionMapReduc帮助用户高效处理文本数据，就像unix中的“cut”工具。工具类中的map函数把输入的key/value对看作字段的列表。 用户可以指定字段的分隔符（默认是tab），可以选择字段列表中任意一段（由列表中一个或多个字段组成）作为map输出的key或者value。 同样，工具类中的reduce函数也把输入的key/value对看作字段的列表，用户可以选取任意一段作为reduce输出的key或value。

4、Mapper和Reducer实现

本节试图用尽可能多的语言编写Mapper和Reducer，包括Java，C，C++，Shell脚本，python等。

由于Hadoop会自动解析数据文件到Mapper或者Reducer的标准输入中，以供它们读取使用，所有应先了解各个语言获取标准输入的方法。

（1） Java语言：

见Hadoop自带例子

（2） C++语言：

string key;
while(cin>>key){
cin>>value;
 ….

（3） C语言：

char buffer[BUF_SIZE];
while(fgets(buffer, BUF_SIZE - 1, stdin)){
int len = strlen(buffer);
…
}

（4） Shell脚本

用管道

（5） Python脚本

import sys
for line in sys.stdin:
.......

为了说明各种语言编写Hadoop Streaming程序的方法，下面以WordCount为例，WordCount作业的主要功能是对用户输入的数据中所有字符串进行计数。

（1）C语言实现

//mapper
#include 
#include 
#include 

#define BUF_SIZE        2048
#define DELIM   "
"

int main(int argc, char *argv[]){
     char buffer[BUF_SIZE];
     while(fgets(buffer, BUF_SIZE - 1, stdin)){
            int len = strlen(buffer);
            if(buffer[len-1] == "
")
             buffer[len-1] = 0;

            char *querys  = index(buffer, " ");
            char *query = NULL;
            if(querys == NULL) continue;
            querys += 1; /*  not to include "	" */

            query = strtok(buffer, " ");
            while(query){
                   printf("%s	1
", query);
                   query = strtok(NULL, " ");
            }
     }
     return 0;
}
//---------------------------------------------------------------------------------------
//reducer
#include 
#include 
#include 

#define BUFFER_SIZE     1024
#define DELIM   "	"

int main(int argc, char *argv[]){
 char strLastKey[BUFFER_SIZE];
 char strLine[BUFFER_SIZE];
 int count = 0;

 *strLastKey = "";
 *strLine = "";

 while( fgets(strLine, BUFFER_SIZE - 1, stdin) ){
 char *strCurrKey = NULL;
 char *strCurrNum = NULL;

 strCurrKey  = strtok(strLine, DELIM);
 strCurrNum = strtok(NULL, DELIM); /* necessary to check error but.... */

 if( strLastKey[0] == ""){
 strcpy(strLastKey, strCurrKey);
 }

 if(strcmp(strCurrKey, strLastKey)){
 printf("%s	%d
", strLastKey, count);
 count = atoi(strCurrNum);
 }else{
 count += atoi(strCurrNum);
 }
 strcpy(strLastKey, strCurrKey);

 }
 printf("%s	%d
", strLastKey, count); /* flush the count */
 return 0;
}

（2）C++语言实现

//mapper
#include 
#include 
#include 
using namespace std;

int main(){
        string key;
        string value = "1";
        while(cin>>key){
                cout<
#include