Python+HadoopStreaming：实战分布式编程与原理详解

"用Python+Hadoop Streaming编写分布式程序是一种利用Hadoop框架进行大数据处理的强大工具，尤其对于那些希望在Python环境下利用Hadoop的MapReduce模型进行并行计算的应用开发者而言。Hadoop最初由Google提出，包含了两个核心组件：MapReduce编程模型和Hadoop Distributed File System (HDFS)。 MapReduce是一种编程模型，它简化了大规模数据处理的过程，分为map阶段和reduce阶段。在map阶段，原始数据被分成小块，由mapper函数处理；这些处理后的数据随后通过partition和sort操作，进入reduce阶段，进行汇总和最终分析。这一过程展示了数据流的高效处理，使得分布式计算成为可能。 Hadoop Streaming允许开发者不必局限于Java编程，因为它提供了一个接口，可以将用不同语言编写的mapper和reducer程序（如Python）与Hadoop连接起来。Mapper和reducer程序只需通过标准输入(stdin)接收数据，处理后输出到标准输出(stdout)，Hadoop Streaming的Java wrapper会负责调度这些任务的执行，包括数据的分发、排序以及reduce阶段的操作。这就极大地扩展了Hadoop的适用性，使得非Java开发者也能利用其分布式计算能力。 然而，Hadoop Streaming也存在一些局限性。首先，它可能不适合复杂的程序设计，因为mapper和reducer都是基于命令行工具或简单的脚本，没有完整的类库支持。其次，性能可能受到限制，因为与Java原生程序相比，通过stdin和stdout进行数据交换可能会引入额外的开销。此外，由于mapper和reducer不能共享内存，这可能导致数据传输效率不高。 用Python+Hadoop Streaming编写分布式程序是一个灵活且易于上手的方式，但开发者需要注意权衡编程便利性和性能优化。对于那些需要快速原型设计和简单处理任务的场景，它是一个强大的解决方案；而对于复杂应用，可能需要转向Hadoop的其他接口，如Java API或YARN等。"