Hadoop Streaming机制

1，概述

Hadoop是google云计算系统的Java实现，最主要的就是实现了Map/Reduce模型以及分布式文件系统，默认提供Java编程接口，另外针对其他语言方便编写map/reduce程序，分别起拱了流和管道机制，管道机制是专门针对C++编程的。而Streaming框架允许任何程序语言实现的程序在Hadoop
MapReduce中使用，特别是脚本语言，一下介绍一下hadoop的流机制。
2，hadoop流机制

Streaming的原理是用Java实现一个包装用户程序的MapReduce程序，该程序负责调用MapReduce
Java接口获取key/value对输入，创建一个新的进程启动包装的用户程序，将数据通过管道传递给包装的用户程序处理，然后调用MapReduce
Java接口将用户程序的输出切分成key/value对输出。如下图所示，其中Streaming Java
Mapper通过管道将key/value输入传递给用户mapper程序的标准输入，并获取用户mapper程序的标准输出；Streaming
Java Reducer调用Java接口通过InputFormat从HDFS获取输入数据，从管道将key/value传递给用户
reducer程序的标准输入，获取用户reducer程序的标准输出并调用Java接口通过OutputFormat输出数据；用户mapper和reducer程序负责处理数据，都从标准输入读取数据，向标准输出写入数据。
Streaming有如下一些优点：

1)开发效率高，很多现有程序（包括脚本）能够方便的移植到hadoop平台上去运行

2)某些程序运行效率高，对于某些cpu密集型程序，如果map-reduce程序用C++编写，效率有可能提高
Streaming存在如下一些不足：
1) Hadoop Streaming默认只能处理文本数据。
2)
Streaming中的mapper和reducer默认只能向标准输出写数据，不能方便地处理多路输出。
3)
用Java编写的MapReduce程序直接处理框架从输入数据中得到的key/value对，在Streaming中Java程序不直接处理key/value对，而是通过管道写到mapper程序的标准输入，mapper程序再从key/tvalue中解析出key/value对，这个过程多了两次数据拷贝和解析（分割），带来一定的开销。对于reducer也是一样的。
3，命令使用介绍
streaming命令参数列表：
-input <path>
输入数据路径
-output <path>
输出数据路径
-mapper
<cmd|JavaClassName>
mapper可执行程序或Java类
-reducer
<cmd|JavaClassName>
reducer可执行程序或Java类
-file <file> Optional
分发本地文件
-cacheFile <file> Optional
分发HDFS文件
-cacheArchive <file>
Optional
分发HDFS压缩文件
-numReduceTasks <num>
Optional
reduce任务个数
-jobconf | -D NAME=VALUE Optional
作业配置参数
-combiner <JavaClassName>
Optional
Combiner Java类
-partitioner <JavaClassName>
Optional
Partitioner Java类
-inputformat <JavaClassName>
Optional
InputFormat Java类
-outputformat <JavaClassName>
Optional
OutputFormat Java类
-inputreader <spec>
Optional
InputReader配置
-cmdenv
<n>=<v>
Optional
传给mapper和reducer的环境变量
-mapdebug <path> Optional
mapper失败时运行的debug程序
-reducedebug <path>
Optional
reducer失败时运行的debug程序
-verbose Optional
4， 详细输出模式
下面是对各个参数的详细说明：
-input
<path>：指定作业输入，path可以是文件或者目录，可以使用*通配符，-input选项可以使用多次指定多个文件或目录作为输入。
-output
<path>：指定作业输出目录，path必须不存在，而且执行作业的用户必须有创建该目录的权限，-output只能使用一次。
-mapper：指定mapper可执行程序或Java类，必须指定且唯一。
-reducer：指定reducer可执行程序或Java类，必须指定且唯一。
-file, -cacheFile,
-cacheArchive：分别用于向计算节点分发本地文件、HDFS文件和HDFS压缩文件。
-numReduceTasks：指定reducer的个数，如果设置-numReduceTasks 0或者-reducer
NONE则没有reducer程序，mapper的输出直接作为整个作业的输出。
-combiner：指定combiner
Java类，对应的Java类文件打包成jar文件后用-file分发。
-partitioner：指定partitioner
Java类，Streaming提供了一些实用的partitioner实现，参考KeyBasedFiledPartitoner和IntHashPartitioner。
-inputformat, -outputformat：指定inputformat和outputformat
Java类，用于读取输入数据和写入输出数据，分别要实现InputFormat和OutputFormat接口。如果不指定，默认使用TextInputFormat和TextOutputFormat。
-cmdenv
NAME=VALUE：给mapper和reducer程序传递额外的环境变量，NAME是变量名，VALUE是变量值。
-mapdebug,
-reducedebug：分别指定mapper和reducer程序失败时运行的debug程序。

-verbose：指定输出详细信息，例如分发哪些文件，实际作业配置参数值等，可以用于调试。
-jobconf | -D
NAME=VALUE：指定作业参数，NAME是参数名，VALUE是参数值，可以指定的参数参考hadoop-default.xml。特别建议用-jobconf
mapred.job.name='My Job Name'设置作业名，使用-jobconf
mapred.job.priority=VERY_HIGH | HIGH | NORMAL | LOW |
VERY_LOW设置作业优先级，使用-jobconf
mapred.job.map.capacity=M设置同时最多运行M个map任务，使用-jobconf
mapred.job.reduce.capacity=N设置同时最多运行N个reduce任务。
常见的作业配置参数如下表所示：
mapred.job.name
作业名
mapred.job.priority
作业优先级
mapred.job.map.capacity
最多同时运行map任务数
mapred.job.reduce.capacity
最多同时运行reduce任务数
hadoop.job.ugi
作业执行权限
mapred.map.tasks
map任务个数
mapred.reduce.tasks
reduce任务个数
mapred.job.groups
作业可运行的计算节点分组
mapred.task.timeout
任务没有响应（输入输出）的最大时间
mapred.compress.map.output
map的输出是否压缩
mapred.map.output.compression.codec
map的输出压缩方式
mapred.output.compress
reduce的输出是否压缩
mapred.output.compression.codec
reduce的输出压缩方式
stream.map.output.field.separator
map输出分隔符