什么是 Hadoop 流？

Hadoop 流是一个基于标准输入输出的工具，能够使用任何编程语言编写 MapReduce 程序。它可以让开发者使用自己熟悉的编程语言编写 Hadoop MapReduce 程序，从而不局限于 Java 开发环境。

Hadoop 流的优势

Hadoop 流的优势有:

• 可以使用任何语言编写 MapReduce 程序，如 Python，Ruby，Perl 等。
• 不需要安装额外的软件来支持非 Java 程序。
• 兼容和支持标准输入输出，方便程序输入输出数据。
• 更灵活地处理和转换数据。

Hadoop 流的工作原理

Hadoop 流的工作原理是，它作为一个控制器运行在 Hadoop 集群上，它会将 MapReduce 任务启动在节点上，并将任务输出的结果收集并汇总。

流式处理有两个程序需要编写:

1. map 程序 - 将输入数据转换为键值对
2. reduce 程序 - 接收键值对，并把相同键的值合并起来

Hadoop 流会将输入数据分为不同的块，每个块会被 MapReduce 的 map 程序处理并执行相同的 reduce。

Hadoop 流的使用方法

Hadoop 流可以通过命令行来使用，使用命令行调用指定的 MapReduce 程序，从而处理数据并将结果输出到标准输出或者指定的目录。

$HADOOP_HOME/bin/hadoop jar /path/to/hadoop-streaming.jar \
  -D mapred.reduce.tasks=1 \
  -input /path/to/input \
  -output /path/to/output \
  -mapper /path/to/mapper \
  -reducer /path/to/reducer

其中，mapred.reduce.tasks 指定 reduce 任务数，input 指定输入文件或文件夹，output 指定输出路径，mapper 指定 map 程序，reducer 指定 reduce 程序。

总结

Hadoop 流是一个方便且能够跨语言使用的 MapReduce 编程工具，使得开发者能够使用自己熟悉的编程语言编写 Hadoop MapReduce 程序来处理和转换数据。它的使用方法非常简单，通过命令行就可以完成整个流程。