Hadoop Streaming高级技巧：定制输入输出与参数传递

"Hadoop Streaming 进阶指南" 在大数据处理领域，Hadoop Streaming 是一个非常重要的工具，它允许用户使用任何可执行程序（如 Python 脚本或 Bash 命令）作为 MapReduce 作业的输入和输出处理器。这篇进阶文章主要关注的是如何通过 Hadoop Streaming 实现更复杂的任务，包括自定义输入输出格式、传递参数、加载词典以及处理二进制数据。 1. 自定义 MapReduce 作业的输入输出格式 在早期版本的 Hadoop Streaming 中，仅支持文本格式的数据。但从 Hadoop 0.21.0 版本开始，支持了二进制格式。对于文本数据，我们可以通过 `-D` 选项来设置输入输出的分隔符。例如： - `stream.map.input.field.separator` 和 `stream.map.output.field.separator` 分别用于定义 map 阶段输入和输出的键值对之间的分隔符，默认是制表符 `\t`。 - `stream.num.map.output.key.fields` 指定 map 输出记录中键的域数目，可以用于解析多字段的键。 2. 定义 Reduce 任务的输入输出格式 类似地，`stream.reduce.input.field.separator` 和 `stream.reduce.output.field.separator` 用于 reduce 阶段的键值对分隔符，而 `stream.num.reduce.output.key.fields` 设置 reduce 输出记录中键的域数目。 3. 向 MapReduce 作业传递参数 在 Hadoop Streaming 中，可以通过命令行参数或者环境变量将参数传递给 map 和 reduce 程序。例如，可以使用 `-Dstream.map.env` 和 `-Dstream.reduce.env` 来设置环境变量，这些变量在 map 或 reduce 脚本中可以访问。 4. 加载词典或外部数据 在处理文本数据时，有时需要加载预定义的词典或外部数据。这可以通过在 map 或 reduce 脚本中读取文件实现，比如从 HDFS 上的某个路径加载数据。此外，也可以将数据作为 Hadoop 作业的输入，然后在 map 或 reduce 函数中进行处理。 5. 处理二进制格式的数据 对于二进制数据，Hadoop Streaming 提供了支持。用户需要编写自定义的输入输出格式类，这些类需要继承 Hadoop 的相应抽象类，并实现解析和序列化二进制数据的方法。然后，通过 `-D` 选项设置相应的配置，指定使用自定义的输入输出格式。 6. 示例应用 举例来说，如果要处理每行由逗号分隔的 CSV 数据，可以设置 `stream.map.input.field.separator` 为 `,`，并根据需要解析和处理每个字段。 通过掌握这些高级技巧，开发者可以更灵活地利用 Hadoop Streaming 处理各种复杂的数据处理任务，无论是简单的文本分析还是复杂的二进制数据处理，都能得心应手。对于大数据分析和处理，了解和熟练运用这些技术是至关重要的。