MapReduce與HDFS簡介
什么是Hadoop？

Google為自己的業(yè)務(wù)需要提出了編程模型MapReduce和分布式文件系統(tǒng)Google File System，并發(fā)布了相關(guān)論文（可在Google Research的網(wǎng)站上獲得： GFS 、 MapReduce）。 Doug Cutting和Mike Cafarella在開發(fā)搜索引擎Nutch時對這兩篇論文做了自己的實(shí)現(xiàn)，即同名的MapReduce和HDFS，合起來就是Hadoop。

MapReduce的Data flow如下圖，原始數(shù)據(jù)經(jīng)過mapper處理，再進(jìn)行partition和sort，到達(dá)reducer，輸出最后結(jié)果。

圖片來自Hadoop: The Definitive Guide

Hadoop Streaming原理
Hadoop本身是用Java開發(fā)的，程序也需要用Java編寫，但是通過Hadoop Streaming，我們可以使用任意語言來編寫程序，讓Hadoop運(yùn)行。

Hadoop Streaming的相關(guān)源代碼可以在Hadoop的Github repo 查看。簡單來說，就是通過將用其他語言編寫的mapper和reducer通過參數(shù)傳給一個事先寫好的Java程序（Hadoop自帶的*-streaming.jar），這個Java程序會負(fù)責(zé)創(chuàng)建MR作業(yè)，另開一個進(jìn)程來運(yùn)行mapper，將得到的輸入通過stdin傳給它，再將mapper處理后輸出到stdout的數(shù)據(jù)交給Hadoop，partition和sort之后，再另開進(jìn)程運(yùn)行reducer，同樣地通過stdin/stdout得到最終結(jié)果。因此，我們只需要在其他語言編寫的程序里，通過stdin接收數(shù)據(jù)，再將處理過的數(shù)據(jù)輸出到stdout，Hadoop streaming就能通過這個Java的wrapper幫我們解決中間繁瑣的步驟，運(yùn)行分布式程序。

圖片來自Hadoop: The Definitive Guide

原理上只要是能夠處理stdio的語言都能用來寫mapper和reducer，也可以指定mapper或reducer為Linux下的程序（如awk、grep、cat）或者按照一定格式寫好的java class。因此，mapper和reducer也不必是同一類的程序。

Hadoop Streaming的優(yōu)缺點(diǎn)

優(yōu)點(diǎn)

可以使用自己喜歡的語言來編寫MapReduce程序（換句話說，不必寫Java XD）
不需要像寫Java的MR程序那樣import一大堆庫，在代碼里做一大堆配置，很多東西都抽象到了stdio上，代碼量顯著減少
因?yàn)闆]有庫的依賴，調(diào)試方便，并且可以脫離Hadoop先在本地用管道模擬調(diào)試

缺點(diǎn)

只能通過命令行參數(shù)來控制MapReduce框架，不像Java的程序那樣可以在代碼里使用API，控制力比較弱，有些東西鞭長莫及
因?yàn)橹虚g隔著一層處理，效率會比較慢
所以Hadoop Streaming比較適合做一些簡單的任務(wù)，比如用python寫只有一兩百行的腳本。如果項(xiàng)目比較復(fù)雜，或者需要進(jìn)行比較細(xì)致的優(yōu)化，使用Streaming就容易出現(xiàn)一些束手束腳的地方。

用python編寫簡單的Hadoop Streaming程序

這里提供兩個例子：

Michael Noll的word count程序
Hadoop: The Definitive Guide里的例程
使用python編寫Hadoop Streaming程序有幾點(diǎn)需要注意：

在能使用iterator的情況下，盡量使用iterator，避免將stdin的輸入大量儲存在內(nèi)存里，否則會嚴(yán)重降低性能

streaming不會幫你分割key和value傳進(jìn)來，傳進(jìn)來的只是一個個字符串而已，需要你自己在代碼里手動調(diào)用split()

從stdin得到的每一行數(shù)據(jù)末尾似乎會有\(zhòng)n，保險(xiǎn)起見一般都需要使用rstrip()來去掉

在想獲得K-V list而不是一個個處理key-value pair時，可以使用groupby配合itemgetter將key相同的k-v pair組成一個個group，得到類似Java編寫的reduce可以直接獲取一個Text類型的key和一個iterable作為value的效果。注意itemgetter的效率比lambda表達(dá)式要高，所以如果需求不是很復(fù)雜的話，盡量用itemgetter比較好。

我在編寫Hadoop Streaming程序時的基本模版是

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Some description here...
"""

import sys
from operator import itemgetter
from itertools import groupby

def read_input(file):
 """Read input and split."""
 for line in file:
  yield line.rstrip().split('\t')

def main():
 data = read_input(sys.stdin)
 for key, kviter in groupby(data, itemgetter(0)):
  # some code here..

if __name__ == "__main__":
 main()

如果對輸入輸出格式有不同于默認(rèn)的控制，主要會在read_input()里調(diào)整。

本地調(diào)試

本地調(diào)試用于Hadoop Streaming的python程序的基本模式是：

$ cat <input path> | python <path to mapper script> | sort -t $'\t' -k1,1 | python <path to reducer script> > <output path>

或者如果不想用多余的cat，也可以用<定向

$ python <path to mapper script> < <input path> | sort -t $'\t' -k1,1 | python <path to reducer script> > <output path>

這里有幾點(diǎn)需要注意：

Hadoop默認(rèn)按照tab來分割key和value，以第一個分割出的部分為key，按key進(jìn)行排序，因此這里使用

sort -t $'\t' -k1,1
來模擬。如果你有其他需求，在交給Hadoop Streaming執(zhí)行時可以通過命令行參數(shù)調(diào)，本地調(diào)試也可以進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整，主要是調(diào)整sort的參數(shù)。因此為了能夠熟練進(jìn)行本地調(diào)試，建議先掌握sort命令的用法。

如果你在python腳本里加上了shebang，并且為它們添加了執(zhí)行權(quán)限，也可以用類似于

./mapper.py

來代替

python mapper.py

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