Streaming编程实例（c，c++，python等）

1、概述 Hadoop Streaming是Hadoop提供的一个编程工具，它允许用户使用任何可执行文件或者脚本文件作为Mapper和Reducer，例如： 采用shell脚本语言中的一些命令作为mapper和reducer（cat作为mapper，wc作为reducer） $HADOOP_HOME/bin/hadoop jar $HADOOP_HOME/hadoop-streaming.jar \ -input myInputDirs \ -output myOutputDir \ -mapper cat \ -reducer wc 本文安排如下，第二节介绍Hadoop Streaming的原理，第三节介绍Hadoop Streaming的使用方法，第四节介绍Hadoop Streaming的程序编写方法，在这一节中，用C++、C、shell脚本 和python实现了WordCount作业，第五节总结了常见的问题。文章最后给出了程序下载地址。(本文内容基于Hadoop-0.20.2版本) (注：如果你采用的语言为C或者C++，也可以使用Hadoop Pipes，具体可参考这篇文章：) 2、Hadoop Streaming原理 mapper和reducer会从标准输入中读取用户数据，一行一行处理后发送给标准输出。Streaming工具会创建MapReduce作业，发送给各个tasktracker，同时监控整个作业的执行过程。 如果一个文件（可执行或者脚本）作为mapper，mapper初始化时，每一个mapper任务会把该文件作为一个单独进程启动，mapper任务运行时，它把输入切分成行并把每一行提供给可执行文件进程的标准输入。 同时，mapper收集可执行文件进程标准输出的内容，并把收到的每一行内容转化成key/value对，作为mapper的输出。 默认情况下，一行中第一个tab之前的部分作为key，之后的（不包括tab）作为value。如果没有tab，整行作为key值，value值为null。 对于reducer，类似。 以上是Map/Reduce框架和streaming mapper/reducer之间的基本通信协议。 3、Hadoop Streaming用法 Usage: $HADOOP_HOME/bin/hadoop jar \ $HADOOP_HOME/hadoop-streaming.jar [options] options： （1）-input：输入文件路径 （2）-output：输出文件路径 （3）-mapper：用户自己写的mapper程序，可以是可执行文件或者脚本 （4）-reducer：用户自己写的reducer程序，可以是可执行文件或者脚本 （5）-file：打包文件到提交的作业中，可以是mapper或者reducer要用的输入文件，如配置文件，字典等。 （6）-partitioner：用户自定义的partitioner程序 （7）-combiner：用户自定义的combiner程序（必须用java实现） （8）-D：作业的一些属性（以前用的是-jonconf），具体有： 1）mapred.map.tasks：map task数目 2）mapred.reduce.tasks：reduce task数目 3）stream.map.input.field.separator/stream.map.output.field.separator： map task输入/输出数 据的分隔符,默认均为\t。 4）stream.num.map.output.key.fields：指定map task输出记录中key所占的域数目 5）stream.reduce.input.field.separator/stream.reduce.output.field.separator：reduce task输入/输出数据的分隔符，默认均为\t。 6）stream.num.reduce.output.key.fields：指定reduce task输出记录中key所占的域数目 另外，Hadoop本身还自带一些好用的Mapper和Reducer： （1） Hadoop聚集功能 Aggregate提供一个特殊的reducer类和一个特殊的combiner类，并且有一系列的“聚合器”（例如“sum”，“max”，“min”等）用于聚合一组value的序列。用户可以使用Aggregate定义一个mapper插件类，这个类用于为mapper输入的每个key/value对产生“可聚合项”。Combiner/reducer利用适当的聚合器聚合这些可聚合项。要使用Aggregate，只需指定“-reducer aggregate”。 （2）字段的选取（类似于Unix中的‘cut’） Hadoop的工具类org.apache.hadoop.mapred.lib.FieldSelectionMapReduc帮助用户高效处理文本数据，就像unix中的“cut”工具。工具类中的map函数把输入的key/value对看作字段的列表。 用户可以指定字段的分隔符（默认是tab），可以选择字段列表中任意一段（由列表中一个或多个字段组成）作为map输出的key或者value。 同样，工具类中的reduce函数也把输入的key/value对看作字段的列表，用户可以选取任意一段作为reduce输出的key或value。 4、Mapper和Reducer实现 本节试图用尽可能多的语言编写Mapper和Reducer，包括Java，C，C++，Shell脚本，python等。 由于Hadoop会自动解析数据文件到Mapper或者Reducer的标准输入中，以供它们读取使用，所有应先了解各个语言获取标准输入的方法。 （1） Java语言： 见Hadoop自带例子 （2） C++语言： string key; while(cin>>key){ cin>>value; …. （3） C语言： char buffer[BUF_SIZE]; while(fgets(buffer, BUF_SIZE - 1, stdin)){ int len = strlen(buffer); … } （4） Shell脚本 用管道 （5） Python脚本 import sys for line in sys.stdin: ....... 为了说明各种语言编写Hadoop Streaming程序的方法，下面以WordCount为例，WordCount作业的主要功能是对用户输入的数据中所有字符串进行计数。 （1）C语言实现 //mapper #include <stdio.h> #include <string.h> #include <stdlib.h> #define BUF_SIZE 2048 #define DELIM "\n" int main(int argc, char *argv[]){ char buffer[BUF_SIZE]; while(fgets(buffer, BUF_SIZE - 1, stdin)){ int len = strlen(buffer); if(buffer[len-1] == '\n') buffer[len-1] = 0; char *querys = index(buffer, ' '); char *query = NULL; if(querys == NULL) continue; querys += 1; /* not to include '\t' */ query = strtok(buffer, " "); while(query){ printf("%s\t1\n", query); query = strtok(NULL, " "); } } return 0; } //--------------------------------------------------------------------------------------- //reducer #include <stdio.h> #include <string.h> #include <stdlib.h> #define BUFFER_SIZE 1024 #define DELIM "\t" int main(int argc, char *argv[]){ char strLastKey[BUFFER_SIZE]; char strLine[BUFFER_SIZE]; int count = 0; *strLastKey = '\0'; *strLine = '\0'; while( fgets(strLine, BUFFER_SIZE - 1, stdin) ){ char *strCurrKey = NULL; char *strCurrNum = NULL; strCurrKey = strtok(strLine, DELIM); strCurrNum = strtok(NULL, DELIM); /* necessary to check error but.... */ if( strLastKey[0] == '\0'){ strcpy(strLastKey, strCurrKey); } if(strcmp(strCurrKey, strLastKey)){ printf("%s\t%d\n", strLastKey, count); count = atoi(strCurrNum); }else{ count += atoi(strCurrNum); } strcpy(strLastKey, strCurrKey); } printf("%s\t%d\n", strLastKey, count); /* flush the count */ return 0; } （2）C++语言实现 //mapper #include <stdio.h> #include <string> #include <iostream> using namespace std; int main(){ string key; string value = "1"; while(cin>>key){ cout<<key<<"\t"<<value<<endl; } return 0; } //------------------------------------------------------------------------------------------------------------ //reducer #include <string> #include <map> #include <iostream> #include <iterator> using namespace std; int main(){ string key; string value; map<string, int> word2count; map<string, int>::iterator it; while(cin>>key){ cin>>value; it = word2count.find(key); if(it != word2count.end()){ (it->second)++; } else{ word2count.insert(make_pair(key, 1)); } } for(it = word2count.begin(); it != word2count.end(); ++it){ cout<<it->first<<"\t"<<it->second<<endl; } return 0; } （3）shell脚本语言实现 $HADOOP_HOME/bin/hadoop jar $HADOOP_HOME/hadoop-streaming.jar \ -input myInputDirs \ -output myOutputDir \ -mapper cat \ -reducer wc （4）Python脚本语言实现 #!/usr/bin/env python import sys # maps words to their counts word2count = {} # input comes from STDIN (standard input) for line in sys.stdin: # remove leading and trailing whitespace line = line.strip() # split the line into words while removing any empty strings words = filter(lambda word: word, line.split()) # increase counters for word in words: # write the results to STDOUT (standard output); # what we output here will be the input for the # Reduce step, i.e. the input for reducer.py # # tab-delimited; the trivial word count is 1 print '%s\t%s' % (word, 1) #--------------------------------------------------------------------------------------------------------- #!/usr/bin/env python from operator import itemgetter import sys # maps words to their counts word2count = {} # input comes from STDIN for line in sys.stdin: # remove leading and trailing whitespace line = line.strip() # parse the input we got from mapper.py word, count = line.split() # convert count (currently a string) to int try: count = int(count) word2count[word] = word2count.get(word, 0) + count except ValueError: # count was not a number, so silently # ignore/discard this line pass # sort the words lexigraphically; # # this step is NOT required, we just do it so that our # final output will look more like the official Hadoop # word count examples sorted_word2count = sorted(word2count.items(), key=itemgetter(0)) # write the results to STDOUT (standard output) for word, count in sorted_word2count: print '%s\t%s'% (word, count) 5、常见问题 （1）作业总是运行失败： 需要把mapper文件和reducer文件放到各个tasktracker上，保证各个节点均有一份。也可在提交作业时，采用-file选项指定这些文件。 （2）用脚本编写时，第一行需注明脚本解释器，默认是shell 6、参考资料 【1】C++&Python实现Hadoop Streaming的paritioner和模块化 【2】如何在Hadoop中使用Streaming编写MapReduce 【3】Hadoop如何与C++结合 【4】Hadoop Streaming和pipes理解