1.Hadoop Streaming,您可以在任务获得hadoop设置环境变量, 例如,使用awk书面map从而能获得:filename = ENVIRON["mapreduce_map_input_file"] 2.是在不同的Hadoop集群提交作业的时候却遇到了版本号的问题, 在0.21.0中.使用mapreduce_map_input_file能够取到作业输入文件名称 在1.0.3中,必须使用map_input_file才干够取到作业输入文件名称 3.查询网络资源,说是hadoo…
转载 http://www.cnblogs.com/shapherd/archive/2012/12/21/2827860.html hadoop 支持reduce多路输出的功能,一个reduce可以输出到多个part-xxxxx-X文件中,其中X是A-Z的字母之一,程序在输出<key,value>对的时候,在value的后面追加"#X"后缀,比如#A,输出的文件就是part-00000-A,不同的后缀可以把key,value输出到不同的文件中,方便做输出类型分类, #X仅…
  Streaming简介 link:http://www.cnblogs.com/luchen927/archive/2012/01/16/2323448.html Streaming框架允许任何程序语言实现的程序在Hadoop MapReduce中使用,方便已有程序向Hadoop平台移植.因此可以说对于hadoop的扩展性意义重大,今天简单说一下. Streaming的原理是用Java实现一个包装用户程序的MapReduce程序,该程序负责调用MapReduce Java接口获取key/va…
以前总是用java写一些MapReduce程序现举一个例子使用Python通过Hadoop Streaming来实现Mapreduce. 任务描述: HDFS上有两个目录/a和/b,里面数据均有3列,第一列都是id,第二列是各自的业务类型(这里假设/a对应a,/b对应b),第三列是一个json串.各举一例: /a的一行:1234567 a {"name":"jiufeng","age":"27","sex"…
概况 Hadoop Streaming 是一个工具, 代替编写Java的实现类,而利用可执行程序来完成map-reduce过程.一个最简单的程序 $HADOOP_HOME/bin/hadoop jar $HADOOP_HOME/hadoop-streaming.jar -input myInputDirs -output myOutputDir -mapper /bin/cat -reducer /bin/wc 各个shell变量,请自行配置 一般MAPPER_FILE和REDUCER_FILE…
Hadoop Streaming框架学习(一) Hadoop Streaming框架学习(一) 2013-08-19 12:32 by ATP_, 473 阅读, 3 评论, 收藏, 编辑 1.Hadoop&Streaming简介 1.1 Hadoop简介 Hadoop MapReduce是一个用于处理海量数据的分布式计算框架,这个框架解决了诸如数据分布式存储,作业调度,容错,机器间通信等复杂问题,可以让没有分布式处理经验的工程师非常简单的写出并行分布式程序. MapReduce采用“分而治之”…
大数据团队搞数据质量评测.自动化质检和监控平台是用django,MR也是通过python实现的.(后来发现有orc压缩问题,python不知道怎么解决,正在改成java版本) 这里展示一个python编写MR的例子吧. 抄一句话:Hadoop Streaming是Hadoop提供的一个编程工具,它允许用户使用任何可执行文件或者脚本文件作为Mapper和Reducer. 1.首先,先介绍一下背景,我们的数据是存放在hive里的.hive建表语句如下: 我们将会解析元数据,和HDFS上的数据进行me…
一: Hadoop Streaming详解 1.Streaming的作用 Hadoop Streaming框架,最大的好处是,让任何语言编写的map, reduce程序能够在hadoop集群上运行:map/reduce程序只要遵循从标准输入stdin读,写出到标准输出stdout即可 其次,容易进行单机调试,通过管道前后相接的方式就可以模拟streaming, 在本地完成map/reduce程序的调试 # cat inputfile | mapper | sort | reducer > out…
我们在使用hadoop streaming的时候默认streaming的map和reduce的separator不指定的话,map和reduce会根据它们默认的分隔符来进行排序 map.reduce:默认的分隔符是\t(读入数据) 得到的结果都是按第一个分隔符排序去重后的结果 假设我们的有这么一列数据:USER IP DIR 我们想得到某一个用户的某一个ip的一系列dir,那我们应该怎么办呢? 这里我们就会用到streaming map和reduce的separator来指定key来进行排序和去…
编写hadoop任务经常需要用到partition和排序.这里记录一下几个参数. 1. 概念 Partition:分桶过程,用户输出的key经过partition分发到不同的reduce里,因而partitioner就是分桶器,一般用平台默认的hash分桶也可以自己指定.Key:是需要排序的字段,相同分桶&&相同key的行排序到一起. 2. 参数设置 在streaming模式默认中, hadoop会把map输出的一行中遇到的第一个设定的字段分隔符前面的部分作为key,后面的作为value,…