Hadoop-流

Hadoop-流（Hadoop Streaming）是一种在Hadoop集群上使用非Java语言的方式，它允许开发者使用任意一种可以读取标准输入(stdin)和写入标准输出(stdout)的语言编写MapReduce程序。Hadoop-流将mapper和reducer的接口设计成标准输入输出，不涉及Java的具体实现细节。这样就可以使用Python、Ruby和Perl等常用的脚本语言编写MapReduce程序，极大的提高了开发效率。

为什么使用Hadoop-流

Hadoop本身是用Java编写的，因此在Hadoop上运行的MapReduce程序需要用Java编写。然而，这并不适用于所有的开发者。许多程序员对Java并不熟悉，不想也不需要学习它。在这种情况下，将MapReduce过程封装在Java之外的其他语言是有意义的。

此外，有许多问题比MapReduce更适合非Java语言解决。例如，大数据聚合数据、日志处理和文本处理等。这些可以用更快、更简单的方式用其他脚本语言来解决。

Hadoop-流的实现

Hadoop-流的实现与Hadoop的Java实现是完全分离的，因此它完全基于标准输入和标准输出。开发者可以使用自己喜欢的语言来实现MapReduce程序，只要它们可以读取和写入标准输入输出。

Hadoop-流的输入以键值对形式呈现。对于每个输入行，首先是行的键（key），然后是行的值（value），键和值之间使用制表符(\t)分隔。输出同样是以键值对的形式呈现。

以下是一个使用Python编写的Hadoop流程序的示例（假设输入数据是一堆数字，要对它们进行求和）：

#!/usr/bin/env python

import sys

def read_input(file):
    for line in file:
        yield line.strip()

def main(separator='\t'):
    data=read_input(sys.stdin)
    total=0
    for num in data:
        total+=int(num)
    print total

if __name__ == "__main__":
    main()

在这个程序中，我们定义了读取输入的函数“read_input()”，它使用“yield”将每行数据返回给主函数。主函数使用for循环将传递给它的数据进行总和计算，并通过print打印结果。

总结

Hadoop-流是一个非Java语言实现MapReduce的工具。它允许开发者使用任意一种可以读取标准输入(stdin)和写入标准输出(stdout)的语言编写MapReduce程序。这将MapReduce过程封装外部的Java，从而提高了开发效率，并为一些问题提供了更合适的解决方案。