Hadoop – 流媒体

Hadoop 流是 Hadoop 发行版附带的实用程序。此实用程序允许您使用任何可执行文件或脚本作为映射器和/或化简器来创建和运行 Map/Reduce 作业。

使用 Python 的示例

对于 Hadoop 流，我们正在考虑字数问题。Hadoop 中的任何作业都必须有两个阶段：mapper 和 reducer。我们已经在python脚本中为mapper和reducer编写了代码以在Hadoop下运行它。也可以用 Perl 和 Ruby 编写相同的内容。

映射器阶段代码

!/usr/bin/python

import sys

# Input takes from standard input for myline in sys.stdin: 
   # Remove whitespace either side 
   myline = myline.strip() 

   # Break the line into words 
   words = myline.split() 

   # Iterate the words list
   for myword in words:
      # Write the results to standard output 
      print '%s\t%s' % (myword, 1)

确保该文件具有执行权限（chmod +x /home/expert/hadoop-1.2.1/mapper.py）。

减速器阶段代码

#!/usr/bin/python

from operator import itemgetter 
import sys 

current_word = ""
current_count = 0 
word = "" 

# Input takes from standard input for myline in sys.stdin: 
   # Remove whitespace either side 
   myline = myline.strip() 

   # Split the input we got from mapper.py word, 
   count = myline.split('\t', 1) 

   # Convert count variable to integer 
   try: 
      count = int(count) 

   except ValueError: 
      # Count was not a number, so silently ignore this line continue

   if current_word == word: 
   current_count += count 
   else: 
      if current_word: 
         # Write result to standard output print '%s\t%s' % (current_word, current_count) 
   
      current_count = count
      current_word = word

# Do not forget to output the last word if needed! 
if current_word == word: 
   print '%s\t%s' % (current_word, current_count)

将 mapper 和 reducer 代码保存在 Hadoop 主目录中的 mapper.py 和 reducer.py 中。确保这些文件具有执行权限（chmod +x mapper.py 和 chmod +x reducer.py）。由于python对缩进敏感，因此可以从以下链接下载相同的代码。

WordCount 程序的执行

$ $HADOOP_HOME/bin/hadoop jar contrib/streaming/hadoop-streaming-1.
2.1.jar \
   -input input_dirs \ 
   -output output_dir \ 
   -mapper <path/mapper.py \ 
   -reducer <path/reducer.py

其中“\”用于行连续以获得清晰的可读性。

例如，

./bin/hadoop jar contrib/streaming/hadoop-streaming-1.2.1.jar -input myinput -output myoutput -mapper /home/expert/hadoop-1.2.1/mapper.py -reducer /home/expert/hadoop-1.2.1/reducer.py

流媒体的工作原理

在上面的例子中，mapper 和 reducer 都是 Python 脚本，它们从标准输入读取输入并将输出发送到标准输出。该实用程序将创建一个 Map/Reduce 作业，将作业提交到适当的集群，并监视作业的进度直到完成。

当为映射器指定脚本时，每个映射器任务将在映射器初始化时作为单独的进程启动脚本。当映射器任务运行时，它会将其输入转换为行并将这些行提供给流程的标准输入 (STDIN)。同时，映射器从进程的标准输出（STDOUT）中收集面向行的输出，并将每一行转换为键/值对，作为映射器的输出收集。默认情况下，直到第一个制表符的行的前缀是键，该行的其余部分（不包括制表符）将是值。如果行中没有制表符，则将整行视为键，值为空。但是，这可以根据需要进行定制。

当为reducer 指定脚本时，每个reducer 任务都会将脚本作为单独的进程启动，然后初始化reducer。当 reducer 任务运行时，它将其输入键/值对转换为行并将这些行提供给进程的标准输入 (STDIN)。同时，reducer 从进程的标准输出（STDOUT）中收集面向行的输出，将每一行转换成一个键/值对，作为reducer的输出收集。默认情况下，直到第一个制表符的行的前缀是键，该行的其余部分（不包括制表符）是值。但是，这可以根据特定要求进行定制。

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