Hadoop-Streaming参考一

refer1: https://www.cnblogs.com/shay-zhangjin/p/7714868.html
refer2: https://www.cnblogs.com/shay-zhangjin/p/7714868.html

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Hadoop-Streaming简介（非流式处理）

Hadoop-Streaming框架允许任何程序语言实现的程序在Hadoop MapReduce中使用，方便已有程序向Hadoop平台移植。因此可以说对于hadoop的扩展性意义重大，今天简单说一下。

Streaming的原理是用Java实现一个包装用户程序的MapReduce程序，该程序负责调用MapReduce Java接口获取key/value对输入，创建一个新的进程启动包装的用户程序，将数据通过管道传递给包装的用户程序处理，然后调用MapReduce Java接口将用户程序的输出切分成key/value对输出。

Streaming优点

1. 开发效率高，便于移植

只要按照标准输入输出格式进行编程，就可以满足hadoop要求。因此单机程序稍加改动就可以在集群上进行使用。 同样便于测试

只要按照 cat input | mapper | sort | reducer > output 进行单机测试即可。

如果单机测试通过，大多数情况是可以在集群上成功运行的，只要控制好内存就好了。

2. 提高程序效率

有些程序对内存要求较高，如果用java控制内存毕竟不如C/C++。

Streaming不足

1 Hadoop Streaming默认只能处理文本数据，无法直接对二进制数据进行处理
2 Streaming中的mapper和reducer默认只能向标准输出写数据，不能方便地处理多路输出

具体参数介绍

parameter	nemo
-input	输入数据路径
-output	输出数据路径
-mapper	mapper可执行程序或Java类
-reducer	reducer可执行程序或Java类
**-file Optional	分发本地文件
**-cacheFile Optional	分发HDFS文件
**-cacheArchive Optional	分发HDFS压缩文件
-numReduceTasks Optional	reduce任务个数
-jobconf / -D NAME=VALUE Optional	作业配置参数
-combiner Optional	Combiner Java类
-partitioner Optional	Partitioner Java类
**-inputformat Optional	InputFormat Java类
-outputformat Optional	OutputFormat Java类
-inputreader Optional	InputReader配置
-cmdenv = Optional	传给mapper和reducer的环境变量
-mapdebug Optional	mapper失败时运行的debug程序
-reducedebug Optional	reducer失败时运行的debug程序
-verbose Optional	详细输出模式

下面是对各个参数的详细说明：

说明
-input ：指定作业输入，path可以是文件或者目录，可以使用*通配符，-input选项可以使用多次指定多个文件或目录作为输入。
-output ：指定作业输出目录，path必须不存在，而且执行作业的用户必须有创建该目录的权限，-output只能使用一次。
-mapper：指定mapper可执行程序或Java类，必须指定且唯一。
-reducer：指定reducer可执行程序或Java类，必须指定且唯一。
-file, -cacheFile, -cacheArchive：分别用于向计算节点分发本地文件、HDFS文件和HDFS压缩文件。
-numReduceTasks：指定reducer的个数，如果设置-numReduceTasks 0或者-reducer NONE则没有reducer程序，mapper的输出直接作为整个作业的输出。
-jobconf / -D NAME=VALUE：指定作业参数，NAME是参数名，VALUE是参数值，可以指定的参数参考hadoop-default.xml。
特别建议用-jobconf mapred.job.name='My Job Name'设置作业名，使用-jobconf mapred.job.priority=VERY_HIGH / HIGH / NORMAL / LOW。 VERY_LOW设置作业优先级，使用-jobconf mapred.job.map.capacity=M设置同时最多运行M个map任务，使用-jobconf mapred.job.reduce.capacity=N设置同时最多运行N个reduce任务。

常见的作业配置参数如下表所示：

parameter	description
mapred.job.name	作业名
mapred.job.priority	作业优先级
mapred.job.map.capacity	最多同时运行map任务数
mapred.job.reduce.capacity	最多同时运行reduce任务数
hadoop.job.ugi	作业执行权限
mapred.map.tasks	map任务个数
mapred.reduce.tasks	reduce任务个数
mapred.job.groups	作业可运行的计算节点分组
mapred.task.timeout	任务没有响应（输入输出）的最大时间
mapred.compress.map.output	map的输出是否压缩
mapred.map.output.compression.codec	map的输出压缩方式
mapred.output.compress	reduce的输出是否压缩
mapred.output.compression.codec	reduce的输出压缩方式
stream.map.output.field.separator	map输出分隔符

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1. -combiner：指定combiner Java类，对应的Java类文件打包成jar文件后用-file分发。

2. -partitioner：指定partitioner Java类，Streaming提供了一些实用的partitioner实现，参考*[KeyBasedFiledPartitoner]

3. -inputformat, -outputformat：指定inputformat和outputformat Java类，用于读取输入数据和写入输出数据，分别要实现InputFormat和OutputFormat接口。如果不指定，默认使用TextInputFormat和TextOutputFormat。

4. -cmdenv NAME=VALUE：给mapper和reducer程序传递额外的环境变量，NAME是变量名，VALUE是变量值。

5. -mapdebug, -reducedebug：分别指定mapper和reducer程序失败时运行的debug程序。

6. -verbose：指定输出详细信息，例如分发哪些文件，实际作业配置参数值等，可以用于调试。