Hadoop流介绍

Hadoop流是一个在Hadoop框架下使用的工具，它允许开发人员使用标准的输入/输出流式处理MapReduce作业中的数据。

安装Hadoop流

Hadoop流是Hadoop框架自带的，所以你不需要单独安装它。你只需要确保你已经安装了Hadoop并且能够在命令行下执行Hadoop命令即可。

使用Hadoop流

为了使用Hadoop流，你需要编写一个Hadoop流MapReduce作业。下面是一个例子：

$HADOOP_HOME/bin/hadoop jar $HADOOP_HOME/hadoop-streaming.jar \
-files mapper.py,reducer.py \
-mapper mapper.py \
-reducer reducer.py \
-input input_dir \
-output output_dir

以上命令会启动一个Hadoop流作业，其中mapper.py和reducer.py是你编写的MapReduce程序，input_dir和output_dir是你的输入和输出目录。你可以将mapper.py和reducer.py存储在HDFS上，然后使用-files参数将它们复制到Hadoop节点的本地目录中。

编写Hadoop流MapReduce程序

Hadoop流MapReduce程序需要使用标准输入/输出流来处理数据。Map阶段会从标准输入流中读取数据，然后将处理结果写入标准输出流。Reducer阶段会从Map阶段输出中读取数据，并将结果写入标准输出流。

下面是一个简单的例子：

#!/usr/bin/env python

import sys

for line in sys.stdin:
    words = line.strip().split()
    for word in words:
        print('%s\t%s' % (word, 1))

以上程序是一个Map程序，它会将输入的文本数据按单词分割，并为每个单词输出一个键值对，键为单词，值为1。

#!/usr/bin/env python

import sys

count = 0

for line in sys.stdin:
    word, num = line.strip().split('\t')
    count += int(num)

print(count)

以上程序是一个Reducer程序，它会从Map阶段输出中读取键值对，统计每个单词出现的次数并将结果输出。

总结

Hadoop流是一个方便的工具，它允许开发人员使用标准的输入/输出流式处理MapReduce作业中的数据。你只需要编写一个标准输入/输出流的MapReduce程序，然后使用Hadoop流启动作业即可。