基于 shell streaming的 Map/Reduce程序

今天试了很久终于将基于 streaming的 Map/Reduce调通了。看了半天的hadoop streaming 的介绍竟然全部都没有streaming的KV键值对的介绍。

        首先讲一下streaming的 Hadoop脚本的程序的执行，Mapper将数据按行读进来，Reduce接收整行的数据。注意此时Reducer处理程序的时候，默认按照第一列数据作为键值的Key并且使用 \t进行划分。下面就是基于streaming的wordcount程序。

        使用streaming编写Map/Reduce挺快，但是shell脚本调试确实困难。。。。

        首先gen.sh的程序：

#!/bin/bash

date_ymd=`date -d +"%Y%m%d"`

hadoop_home=/opt/hadoop-client/hadoop
HADOOP=${hadoop_home}/bin/hadoop
INPUT=
OUTPUT=

${hadoop_home}/bin/hadoop fs -test -e ${OUTPUT}
if [ $? == 0 ]
then
    ${HADOOP} fs -rmr ${OUTPUT}
fi

${HADOOP} streaming \
    -D mapred.reduce.tasks=23 \
    -D mapred.job.name="cc_count" \
    -input ${INPUT} \
    -output ${OUTPUT} \
    -mapper "mapper.sh" -reducer "reducer.sh" \
    -file mapper.sh \
    -file reducer.sh

 

mapper.sh 程序：

 

awk -F"\3|\t" '{
                 for(i=0;i

                       print $i "\t" 0

                }
 }'

reducer.sh程序：

awk -F"\t|\3" '{
 if( url[$1] == "" ){
  urlarray[$1]=1
 }

else

   urlarray[$1]++
}
END{
   for url in urlarray

   do

        print url "\t" urlarray[url]

   done 
}'