Hadoop Streaming详解与实战指南

"Hadoop Streaming是Hadoop生态中的一个工具，允许使用任何可执行程序（如脚本或命令行工具）作为MapReduce作业的Mapper和Reducer。这个工具通过标准输入和输出来传递数据，使得非Java程序可以参与Hadoop的数据处理流程。" 在Hadoop Streaming中，数据处理的基本原理是Mapper和Reducer程序通过标准输入（stdin）接收数据，然后通过标准输出（stdout）发送结果。当提交作业时，用户需要指定Mapper和Reducer程序的位置，通常是可执行文件的路径。例如，可以使用Shell脚本或Python脚本来编写Mapper和Reducer。 包装文件与作业提交部分提到，用户需要将Mapper和Reducer程序以及它们可能依赖的所有文件打包成一个存档文件（如tar或zip），然后在提交作业时一起提供。这样，Hadoop集群上的节点就能访问到这些必要的文件。 关于Streaming选项和用法： 1. Mapper-Only Jobs：有些作业可能只需要Mapper阶段，没有Reducer阶段，这可以通过不指定Reducer来实现。 2. Specifying Other Plugins for Jobs：用户可以指定其他插件，比如Combiner，以提高性能。 3. Large files and archives in Hadoop Streaming：大型文件或存档可以通过Hadoop Streaming处理，只需确保所有需要的文件都包含在提交的作业包中。 4. Specifying Additional Configuration Variables for Jobs：可以通过设置额外的配置变量来调整作业的行为，如设置HDFS参数或MapReduce特定的配置。 5. Other Supported Options：还有其他一些选项，例如定义输入和输出格式，控制日志级别等。 更多的使用示例包括： 1. 自定义分割行成键值对的方式，可以根据需求定制数据解析逻辑。 2. 使用有用的Partitioner类（如KeyFieldBasedPartitioner）进行二级排序。 3. 集成Hadoop Aggregate包，实现简单的聚合操作，类似于内置的reduce操作。 4. 字段选择功能，可以提取输入数据中的特定字段，类似于Unix的`cut`命令。 常见问题解答部分提供了对一些常见问题的回答，如如何运行一组相互独立的任务、如何按文件进行处理、如何确定Reducer的数量、是否可以在Shell脚本中使用别名以及是否能使用Unix管道等。 Hadoop Streaming为非Java开发者提供了一个灵活的数据处理框架，能够利用已有的脚本或命令行工具进行大数据分析，极大地扩展了Hadoop的适用范围。通过理解和掌握Hadoop Streaming的工作原理和使用技巧，可以更高效地处理各种复杂的数据处理任务。