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…

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…

Streaming支持多路输出(SuffixMultipleTextOutputFormat) 如下示例: hadoop streaming \ -input /home/mr/data/test_tab/ \ -output /home/mr/output/tab_test/out19 \ -outputformatorg.apache.hadoop.mapred.lib.SuffixMultipleTextOutputFormat\   # 指定outputformat为org.apache…

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”…

Hadoop Streaming框架使用(一) Streaming简介 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/value对输入,创建一个新的进程启动包装的用户程序,将数据通过管道传递给包装的用户程序处理,然后调…

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…

Hadoop Streaming框架学习(二) 1.常用Streaming命令介绍 使用下面的命令运行Streaming MapReduce程序: 1: $HADOOP_HOME/bin/hadoop/hadoop streaming args 其中args是streaming参数,下面是参数列表: -input <path> 输入数据路径 -output <path> 输出数据路径 -mapper <cmd|JavaClassName> mapper可执行程序或Jav…

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…

充分利用hadoop的map输出自动排序功能,能够有效提高计算效率.Hadoop streaming框架默认情况下会以'/t’作为分隔符,将每行第一个'/t’之前的部分作为key,其余内容作为value,如果没有'/t’分隔符,则整行作为key:这个key/tvalue对又作为该map对应的reduce的输入.实际上,通过设置参数,可以根据需要将约定满足要求的数据分布到同一个reducer,又可以通过设置map执行参数将数据内容进行一定的排序,从而提高在reducer中的计算效率. hadoop…

相关随笔: Hadoop-1.0.4集群搭建笔记 用python + hadoop streaming 编写分布式程序(二) -- 在集群上运行与监控 用python + hadoop streaming 编写分布式程序(三) -- 自定义功能 MapReduce与HDFS简介 什么是Hadoop? Google为自己的业务需要提出了编程模型MapReduce和分布式文件系统Google File System,并发布了相关论文(可在Google Research的网站上获得: GFS . Ma…

写在前面 相关随笔: Hadoop-1.0.4集群搭建笔记 用python + hadoop streaming 编写分布式程序(一) -- 原理介绍,样例程序与本地调试 用python + hadoop streaming 编写分布式程序(三) -- 自定义功能 为了方便,这篇文章里的例子均为伪分布式运行,一般来说只要集群配置得当,在伪分布式下能够运行的程序,在真实集群上也不会有什么问题. 为了更好地模拟集群环境,我们可以在mapred-site.xml中增设reducer和mapper的最大…

又是期末又是实训TA的事耽搁了好久……先把写好的放上博客吧 相关随笔: Hadoop-1.0.4集群搭建笔记 用python + hadoop streaming 编写分布式程序(一) -- 原理介绍,样例程序与本地调试 用python + hadoop streaming 编写分布式程序(二) -- 在集群上运行与监控 使用额外的文件 假如你跑的job除了输入以外还需要一些额外的文件(side data),有两种选择: 大文件 所谓的大文件就是大小大于设置的local.cache.size的文…

上一篇文章介绍了Streaming的各种参数,本文具体介绍使用方法. 提交hadoop任务示例: $HADOOP_HOME/bin/hadoop streaming \ -input /user/test/input -output /user/test/output \ -mapper “mymapper.sh” -reducer “myreducer.sh” \ -file/home/work/mymapper.sh \ -file /home/work/myreducer.sh \ -jo…

原文地址:http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/streaming.html Hadoop Streaming Streaming工作原理 将文件打包到提交的作业中 Streaming选项与用法 只使用Mapper的作业 为作业指定其他插件 Hadoop Streaming中的大文件和档案 为作业指定附加配置参数 其他选项 其他例子 使用自定义的方法切分行来形成Key/Value对 一个实用的Partitioner类 (二次排序,-partitioner…

[Hadoop Streaming:aggregate] 1.实例1 测试文件test.txt mapper程序: 运行: $hadoop streaming -input /app/test.txt -output /app/test -mapper ./mapper -reducer aggregate -file mapper  -jobconf mapred.reduce.tasks=1 -jobconf mapre.job.name="test" 输出: a       14…

原始Liunx 的python版本不带numpy ,安装了anaconda 之后,使用hadoop streaming 时无法调用anaconda python  , 后来发现是参数没设置好... 进入正题: 环境: 4台服务器:master slave1  slave2  slave3. 全部安装anaconda2与anaconda3, 主环境py2 .anaconda2与anaconda3共存见:Ubuntu16.04 Liunx下同时安装Anaconda2与Anaconda3 安装目录:/…

Ubuntu用的是Ubuntu15.10Beta2版本,正式的版本好像要到这个月的22号才发布.参考的资料主要是http://www.powerxing.com/install-hadoop-cluster/和<Hadoop基础教程>这本书.我的用户名是wuyouwulv,所以在接下来的代码中如果出现wuyouwulv的地方只要更改一下用户名就可以了.搭建hadoop伪分布式环境并不需要为此创建一个新的group和user,所以我这里用的一直都是wuyouwulv这个用户.我所需的文件都放在我…

1.常用Streaming命令介绍 使用下面的命令运行Streaming MapReduce程序: 1: $HADOOP_HOME/bin/hadoop/hadoop streaming args 其中args是streaming参数,下面是参数列表: -input <path> 输入数据路径 -output <path> 输出数据路径 -mapper <cmd|JavaClassName> mapper可执行程序或Java类 -reducer <cmd|Java…

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"…

Hadoop Streaming Hadoopstreaming is a utility that comes with the Hadoop distribution. The utilityallows you to create and run Map/Reduce jobs with any executable or script asthe mapper and/or the reducer. For example: $HADOOP_HOME/bin/hadoop  jar $H…

ffmpeg转码多路输出(二)本程序支持一路输入多路输出,可根据map配置自行添加,第1路为纯拷贝,其他2路经过编解码,格式转换缩放和重采样,纯拷贝方面不同格式适应方面还没做全,以后补充.本程序适合多分辨率切换等方面内容.注意重采样等方面的注释内容.具体看代码://main.cpp[cpp] view plain copy 在CODE上查看代码片派生到我的代码片#include "ffmpeg_transcode.h" /* int main() { AVOutputFormat *o…

1. 继承MultipleTextOutputFormat实现自己的输出类. 2. 重写generateFileNameForKeyValue方法,返回输出的名字,可通过"/"分割表示目录路径. 3. 重写generateActualValue方法,返回真实的value. 4. 将类编译打包成jar,在运行streaming作业时设置-libjars YourJar.jar  -outputformat YourPackage.YourOutputClass选项 示例: package…

序:终于开始接触hadoop了,从wordcount开始 1. 采用hadoop streamming模式 优点:支持C++ pathon shell 等多种语言,学习成本较低,不需要了解hadoop内部结构 调试方便:cat input | ./map | sort | ./reduce > output hadoop 就是提供了一个分布式平台实现了上述脚本的功能,这是一次mapreduce的过程 一个例子: #!/bin/bash source build.env $hadoop_bin f…

本文example6环境与前Hadoop 1.x异,于Hadoop 2.x环境测试. 功能与前面相同的日志处理程序. 第一newLISP文字,游玩mapper任务.于stdin读取文本数据,将did由于key, value至1,结果是随后被输出到stdout 第二个newLISP脚本.起到reducer的作用,在stdin中读取<key, values>, key是dic. values是全部的value,简单对value求和后.写到stdout中 最后应该能够在HDFS下看到结果. 用脚本编…

一.shell脚本中的相关配置 HADOOP_CMD="/usr/local/src/hadoop-1.2.1/bin/hadoop" STREAM_JAR_PATH="/usr/local/src/hadoop-1.2.1/contrib/streaming/hadoop-streaming-1.2.1.jar" INPUT_FILE_PATH="/input.txt" OUTPUT_PATH="/output" $HADO…

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,…

MapReduce job中,可以使用FileInputFormat和FileOutputFormat来对输入路径和输出路径来进行设置.在输出目录中,框架自己会自动对输出文件进行命名和组织,如:part-(m|r)-00000之类.但有时为了后续流程的方便,我们常需要对输出结果进行一定的分类和组织.以前常用的方法是在MR job运行过后,用脚本对目录下的数据进行一次重新组织,变成我们需要的格式.研究了一下MR框架中的MultipleOutputs(是2.0之后的新API,是对老版本中Multip…