0、 Hadoop Streaming 原理和优缺点

　　Hadoop 本身是用 Java 开发的，程序也需要用 Java 编写，但是通过 Hadoop Streaming，我们可以使用任意语言来编写程序，让 Hadoop 运行。

　　Hadoop Streaming 就是通过将其他语言编写的 mapper 和 reducer 通过参数传给一个事先写好的 Java 程序（Hadoop 自带的 *-streaming.jar），这个 Java 程序会负责创建 MR 作业，另开一个进程来运行 mapper，将得到的输入通过 stdin 传给它，再将 mapper 处理后输出到 stdout 的数据交给 Hadoop，经过 partition 和 sort 之后，再另开进程运行 reducer，同样通过 stdin/stdout 得到最终结果。因此，我们只需要在其他语言编写的程序中，通过 stdin 接收数据，再将处理过的数据输出到 stdout，Hadoop Streaming 就能通过这个 Java 的 wrapper 帮我们解决中间繁琐的步骤，运行分布式程序。

Python数据频率 python频率统计_python

　　原理上只要是能够处理 stdio 的语言都能用来写 mapper 和 reducer，也可以指定 mapper 或 reducer 为 Linux 下的程序（如 awk、grep、cat）或者按照一定格式写好的 java class。因此，mapper 和 reducer 也不必是同一类的程序。

0.1. Hadoop Streaming 的优缺点

优点：

  • 可以使用自己喜欢的语言来编写 MapReduce 程序（不必非得使用 Java）
  • 不需要像写 Java 的 MR 程序那样 import 一大堆裤，在代码里做很多配置，很多东西都抽象到了 stdio 上，代码量显著减少。
  •  因为没有库的依赖，调试方便，并且可以脱离 Hadoop 先在本地用管道模拟调试。

缺点：

  • 只能通过命令行参数来控制 MapReduce 框架，不像 Java 的程序那样可以在代码里使用 API，控制力比较弱。
  • 因为中间隔着一层处理，效率会比较慢。
  • 所以 Hadoop Streaming 比较适合做一些简单的任务，比如用 Python 写只有一两百行的脚本。如果项目比较复杂，或者需要进行比较细致的优化，使用 Streaming 就容易出现一些束手束脚的地方。

0.2、 使用 Python 编写 Hadoop Streaming 程序注意事项：

  • 在能使用 iterator 的情况下，尽量使用 iterator，避免将 stdin 的输入大量储存在内存里，否则会严重降低性能。
  • Streaming 不会帮你分割 key 和 value 传进来，传进来的只是一个个字符串而已，需要你自己在代码里手动调用 split()。
  • 从 stdin 得到的每一行数据末尾似乎会有 '\n' ，保险起见一般都需要用 rstrip() 来去掉。
  • 在想获得 key-value list 而不是一个个处理 key-value pair 时，可以使用 groupby 配合 itemgetter 将 key 相同的 key-value pair 组成一个个 group，得到类似 Java 编写的 reduce 可以直接获取一个 Text 类型的 key 和一个 iterable 作为 value 的效果。注意 itemgetter 的效率比 lambda 表达式的效率要高，所以用 itemgetter 比较好。

1、Python编写的MapReduce程序

1.1、准备输入语料集

     若是英文，需要以一定分隔符分割；

     若是中文，则需要分词，可以使用中文分词(Chinese Word Segmentation)，如开源的jieba分词，NLPIR，StanfordNLP等

我们使用的语料集合input.txt如下(ps. 两个字符之间用空格进行分割)：

张三 foo foo 人民  quux 岁月 labs 十九 foo 小猫 bar 威武 quux 极了 abc 我 爱 张三 bar see 洪水 竹席 you by test welcome test
abc labs foo me python hadoop ab ac bc bec 张三 自强 python

1.2、把文本数据放入fs建立好的1025_input文件夹中

localhost:map_reduce_program a6$ hadoop fs -mkdir /1025_input
localhost:map_reduce_program a6$ hadoop fs -put input.txt /1025_input

2、MapReduce程序编写

2.1、map阶段：统计每个单词在input.txt的文档里出现情况

Map函数代码，它会从标准输入（stdin）读取数据，默认以空格分割单词，然后按行输出单词机器出现频率到标准输出（stdout），不过整个Map处理过程并不会统计每个单词出现的总次数，而是直接输出“word,1”，以便作为Reduce的输入进行统计，要求mapper.py具备执行权限。

mapper.py代码如下：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
'''
Test by yyz
Date: 2017/10/24
'''
import sys
# 输入为标准输入stdin
for line in sys.stdin:
    '''
# 本地编写测试代码
#if True:
#    line="foo foo quux labs foo bar quux abc bar see you by test welcome test"
'''
    # 删除开头和结尾的空行
    line = line.strip()
    # 以默认空格分隔单词到words列表
    words = line.split()
    for word in words:
        # 输出所有单词，格式为“单词,1”以便作为Reduce的输入
        print '%s\t%s' % (word, 1)

2.2、reduce阶段：汇总每个单词在input.txt的文档里出现情况


Reduce代码，它会从标准输入（stdin）读取mapper.py的结果，然后统计每个单词出现的总次数并输出到标准输出（stdout），要求reducer.py同样具备可执行 权限。

reducer.py代码如下：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
'''
Test by yyz
Date: 2017/10/24
'''
import sys
current_word = None
current_count = 0
word = None
# 获取标准输入，即mapper.py的标准输出
for line in sys.stdin:
    '''
# 本地编写测试代码
#for line in ['welcome	1','welcome	2']:
'''
    # 删除开头和结尾的空行
    line = line.strip()
    # 解析mapper.py输出作为程序的输入，以tab作为分隔符
    word,count = line.split('\t', 1)
    # 转换count从字符型到整型
    try:
        count = int(count)
    except ValueError:
        # count非数字时，忽略此行
        continue
    # 要求mapper.py的输出做排序(sort）操作，以便对连续的word做判断
    if current_word == word:
        current_count += count
        #print "22222",current_count,current_word
    else:
        if current_word:
        # 输出当前word统计结果到标准输出
            print '%s\t%s' % (current_word, current_count)
        current_count = count
        current_word = word
# 输出最后一个word统计
if current_word == word:
    print '%s\t%s' % (current_word, current_count)

3、运行Python编写的MapReduce程序

3.1、在Hadoop平台运行前进行本地测试

mapper阶段执行结果如下

localhost:map_reduce_program a6$ cat input.txt | python mapper.py
张三	1
foo	1
foo	1
人民	1
quux	1
岁月	1
labs	1
十九	1
foo	1
小猫	1
bar	1
威武	1
quux	1
极了	1
abc	1
我	1
爱	1
张三	1
bar	1
see	1
洪水	1
竹席	1
you	1
by	1
test	1
welcome	1
test	1
abc	1
labs	1
foo	1
me	1
python	1
hadoop	1
ab	1
ac	1
bc	1
bec	1
张三	1
自强	1
python	1

3.1.1、本地测试的map和reduce之间没有sort过程的错误运行结果：

localhost:map_reduce_program a6$ cat input.txt | python mapper.py |  python reducer.py 
张三	1
foo	2
人民	1
quux	1
岁月	1
labs	1
十九	1
foo	1
小猫	1
bar	1
威武	1
quux	1
极了	1
abc	1
我	1
爱	1
张三	1
bar	1
see	1
洪水	1
竹席	1
you	1
by	1
test	1
welcome	1
test	1
abc	1
labs	1
foo	1
me	1
python	1
hadoop	1
ab	1
ac	1
bc	1
bec	1
张三	1
自强	1
python	1

3.1.2、本地调试注意事项：

本地调试用于 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>

这里有几点需要注意：

  1. Hadoop 默认按照 tab 来分割 key 和 value，以第一个分割出的部分为 key，按 key 进行排序，因此这里使用 sort -t $'\t' -k1,1 来模拟。如果有其他需求，在交给 Hadoop Streaming 执行时可以通过命令行参数设置，本地调试也可以进行相应的调整，主要是调整 sort 的参数。
  2. 如果在 Python 脚本里加上了 shebang，并且为它们添加了执行权限，也可以用类似于 ./mapper.py (会根据 shebang 自动调用指定的解释器来执行文件）来代替 python mapper.py。

3.1.3、本地测试的map和reduce之间加上sort过程的正确运行结果


localhost:map_reduce_program a6$ cat input.txt | python mapper.py | sort | python reducer.py
ab	1
abc	2
ac	1
bar	2
bc	1
bec	1
by	1
foo	4
hadoop	1
labs	2
me	1
python	2
quux	2
see	1
test	2
welcome	1
you	1
人民	1
十九	1
威武	1
小猫	1
岁月	1
张三	3
我	1
极了	1
洪水	1
爱	1
竹席	1
自强	1


3.2、在Hadoop平台运行

执行MapReduce任务，输出结果文件指定为   /1025_output

为确保该目录不存在，先进性如下操作


localhost:experiment_data a6$ hadoop fs -test -e /1025_output
localhost:experiment_data a6$ hadoop fs -rmr /1025_output


3.2.1、执行MapReduce的操作如下：


hadoop jar /Users/a6/Applications/hadoop-2.6.5/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.6.5.jar  \
 -mapper "python mapper.py"  \
-reducer "python reducer.py"  \
 -input "/1025_input/*"  \
 -output "/1025_output"  \
 -file "/Users/a6/Downloads/PycharmProjects/map_reduce_program/mapper.py"  \
 -file "/Users/a6/Downloads/PycharmProjects/map_reduce_program/reducer.py"


3.2.2、该命令参数解释如下：


/usr/local/hadoop-2.6.4/bin/hadoop jar /usr/local/hadoop-2.6.4/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.6.4.jar \
-input <输入目录> \ # 可以指定多个输入路径，例如：-input '/user/foo/dir1' -input '/user/foo/dir2'
-inputformat <输入格式 JavaClassName> \
-output <输出目录> \
-outputformat <输出格式 JavaClassName> \
-mapper <mapper executable or JavaClassName> \
-reducer <reducer executable or JavaClassName> \
-combiner <combiner executable or JavaClassName> \
-partitioner <JavaClassName> \
-cmdenv <name=value> \ # 可以传递环境变量，可以当作参数传入到任务中，可以配置多个
-file <依赖的文件> \ # 配置文件，字典等依赖
-D <name=value> \ # 作业的属性配置


3.2.3、查看结果数据

1）、查看生成的分析结果文件清单，其中/1025_output/part-00000为分析结果文件


localhost:experiment_data a6$ hadoop dfs -ls /1025_output
DEPRECATED: Use of this script to execute hdfs command is deprecated.
Instead use the hdfs command for it.

17/10/24 18:49:43 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
Found 2 items
-rw-r--r--   1 a6 supergroup          0 2017-10-24 18:48 /1025_output/_SUCCESS


2）、查看结果数据


localhost:experiment_data a6$ hadoop fs -cat /1025_output/part-00000
17/10/24 18:51:38 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
ab	1
abc	2
ac	1
bar	2
bc	1
bec	1
by	1
foo	4
hadoop	1
labs	2
me	1
python	2
quux	2
see	1
test	2
welcome	1
you	1
人民	1
十九	1
威武	1
小猫	1
岁月	1
张三	3
我	1
极了	1
洪水	1
爱	1
竹席	1
自强	1


参考：Hadoop Streaming 使用及参数设置