python写mr比java要省事的多
下面介绍个简单的例子
这个就是要的mapper
import sys,urlparse,os
from subscribe_clean import *
from subscribe_ad import *
clean=subScribeClean(subscribeMonitorCompany())
for line in sys.stdin:
try:
rs = clean.analyzeData(line)
if rs==None or len(rs)<=0:
continue
print ‘%s‘ % (clean.cvtToStr(rs))
except Exception as e:
continue
?
在运行时，用hadoop streaming
hadoop jar /home/q/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.2.0.jar -D mapred.reduce.tasks=0 -D mapred.job.queue.name=wirelessdev -D mapred.job.name=logclean_hoteltts_${log_day}_xiaofei.weng -D mapred.child.java.opts=-Xmx8000m -D mapred.min.split.size=6291456 -D mapred.max.split.size=6291456 -D mapreduce.map.memory.mb=8192 -D mapreduce.map.java.opts=‘-Xmx8000M‘ -D mapred.child.map.java.opts=‘-Xmx8000M‘ -D mapred.output.compress=true -D mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec -D mapred.output.compression.type=BLOCK -file sub_mc_clean_mapper.py -input ${hdfs_path2} -output ${hive_path2} -mapper sub_mc_clean_mapper.py \
?
在用python输出时，经常出现输出多了空行，这样将生成的文件导入hive，会报错，需要在输出的时候加上
strip()函数
?
?转一个n人的帖子：
http://dongxicheng.org/mapreduce/hadoop-streaming-programming/
1、概述
?
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，例如：
采用shell脚本语言中的一些命令作为mapper和reducer（cat作为mapper，wc作为reducer）
$HADOOP_HOME/bin/hadoop? jar $HADOOP_HOME/contrib/streaming/hadoop-*-streaming.jar \
-input myInputDirs \
-output myOutputDir \
-mapper cat \
-reducer wc
本文安排如下，第二节介绍Hadoop Streaming的原理，第三节介绍Hadoop Streaming的使用方法，第四节介绍Hadoop Streaming的程序编写方法，在这一节中，用C++、C、shell脚本 和python实现了WordCount作业，第五节总结了常见的问题。文章最后给出了程序下载地址。(本文内容基于Hadoop-0.20.2版本)
(注：如果你采用的语言为C或者C++，也可以使用Hadoop Pipes，具体可参考这篇文章：Hadoop Pipes编程。)
关于Hadoop Streaming高级编程方法，可参考这篇文章：Hadoop Streaming高级编程，Hadoop编程实例。
2、Hadoop Streaming原理
mapper和reducer会从标准输入中读取用户数据，一行一行处理后发送给标准输出。Streaming工具会创建MapReduce作业，发送给各个tasktracker，同时监控整个作业的执行过程。
如果一个文件（可执行或者脚本）作为mapper，mapper初始化时，每一个mapper任务会把该文件作为一个单独进程启动，mapper任务运行时，它把输入切分成行并把每一行提供给可执行文件进程的标准输入。 同时，mapper收集可执行文件进程标准输出的内容，并把收到的每一行内容转化成key/value对，作为mapper的输出。 默认情况下，一行中第一个tab之前的部分作为key，之后的（不包括tab）作为value。如果没有tab，整行作为key值，value值为null。
对于reducer，类似。
以上是Map/Reduce框架和streaming mapper/reducer之间的基本通信协议。
3、Hadoop Streaming用法
Usage: $HADOOP_HOME/bin/hadoop jar \
$HADOOP_HOME/contrib/streaming/hadoop-*-streaming.jar [options]
options：
（1）-input：输入文件路径
（2）-output：输出文件路径
（3）-mapper：用户自己写的mapper程序，可以是可执行文件或者脚本
（4）-reducer：用户自己写的reducer程序，可以是可执行文件或者脚本
（5）-file：打包文件到提交的作业中，可以是mapper或者reducer要用的输入文件，如配置文件，字典等。
（6）-partitioner：用户自定义的partitioner程序
（7）-combiner：用户自定义的combiner程序（必须用java实现）
（8）-D：作业的一些属性（以前用的是-jonconf），具体有：
1）mapred.map.tasks：map task数目
2）mapred.reduce.tasks：reduce task数目
3）stream.map.input.field.separator/stream.map.output.field.separator： map task输入/输出数
据的分隔符,默认均为\t。
4）stream.num.map.output.key.fields：指定map task输出记录中key所占的域数目
5）stream.reduce.input.field.separator/stream.reduce.output.field.separator：reduce task输入/输出数据的分隔符，默认均为\t。
6）stream.num.reduce.output.key.fields：指定reduce task输出记录中key所占的域数目
另外，Hadoop本身还自带一些好用的Mapper和Reducer：
（1）??? Hadoop聚集功能
Aggregate提供一个特殊的reducer类和一个特殊的combiner类，并且有一系列的“聚合器”（例如“sum”，“max”，“min”等）用于聚合一组value的序列。用户可以使用Aggregate定义一个mapper插件类，这个类用于为mapper输入的每个key/value对产生“可聚合项”。Combiner/reducer利用适当的聚合器聚合这些可聚合项。要使用Aggregate，只需指定“-reducer aggregate”。
（2）字段的选取（类似于Unix中的‘cut’）
Hadoop的工具类org.apache.hadoop.mapred.lib.FieldSelectionMapReduc帮助用户高效处理文本数据，就像unix中的“cut”工具。工具类中的map函数把输入的key/value对看作字段的列表。 用户可以指定字段的分隔符（默认是tab），可以选择字段列表中任意一段（由列表中一个或多个字段组成）作为map输出的key或者value。 同样，工具类中的reduce函数也把输入的key/value对看作字段的列表，用户可以选取任意一段作为reduce输出的key或value。
4、Mapper和Reducer实现
本节试图用尽可能多的语言编写Mapper和Reducer，包括Java，C，C++，Shell脚本，python等（初学者运行第一个程序时，务必要阅读第5部分 “常见问题及解决方案”！！！！）。
由于Hadoop会自动解析数据文件到Mapper或者Reducer的标准输入中，以供它们读取使用，所有应先了解各个语言获取标准输入的方法。
（1）????Java语言：
见Hadoop自带例子
（2）????C++语言：
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string?key;while(cin>>key){
??cin>>value;
???….
} |
（3）??C语言：
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char buffer[BUF_SIZE];
while(fgets(buffer, BUF_SIZE - 1, stdin)){
??int len = strlen(buffer);
??…
} |
（4）??Shell脚本
管道
（5）??Python脚本
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import?sys
for?line?in?sys.stdin:
....... |
为了说明各种语言编写Hadoop Streaming程序的方法，下面以WordCount为例，WordCount作业的主要功能是对用户输入的数据中所有字符串进行计数。
（1）C语言实现
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//mapper#include <stdio.h>#include <string.h>#include <stdlib.h>?
#define BUF_SIZE??????? 2048#define DELIM?? "\n"?
int main(int argc, char *argv[]){
?????char buffer[BUF_SIZE];
?????while(fgets(buffer, BUF_SIZE - 1, stdin)){
????????????int len = strlen(buffer);
????????????if(buffer[len-1] == ‘\n‘)
?????????????buffer[len-1] = 0;
?
????????????char *querys? = index(buffer, ‘ ‘);
????????????char *query = NULL;
????????????if(querys == NULL) continue;
????????????querys += 1; /*? not to include ‘\t‘ */
?
????????????query = strtok(buffer, " ");
????????????while(query){
???????????????????printf("%s\t1\n", query);
???????????????????query = strtok(NULL, " ");
????????????}
?????}
?????return 0;
}//---------------------------------------------------------------------------------------//reducer#include <stdio.h>#include <string.h>#include <stdlib.h>?
#define BUFFER_SIZE???? 1024#define DELIM?? "\t"?
int main(int argc, char *argv[]){
?char strLastKey[BUFFER_SIZE];
?char strLine[BUFFER_SIZE];
?int count = 0;
?
?*strLastKey = ‘\0‘;
?*strLine = ‘\0‘;
?
?while( fgets(strLine, BUFFER_SIZE - 1, stdin) ){
???char *strCurrKey = NULL;
???char *strCurrNum = NULL;
?
???strCurrKey? = strtok(strLine, DELIM);
???strCurrNum = strtok(NULL, DELIM); /* necessary to check error but.... */
?
???if( strLastKey[0] == ‘\0‘){
?????strcpy(strLastKey, strCurrKey);
???}
?
???if(strcmp(strCurrKey, strLastKey)) {
?????printf("%s\t%d\n", strLastKey, count);
?????count = atoi(strCurrNum);
???} else {
?????count += atoi(strCurrNum);
???}
???strcpy(strLastKey, strCurrKey);
?
?}
?printf("%s\t%d\n", strLastKey, count); /* flush the count */
?return 0;
} |
（2）C++语言实现
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//mapper#include <stdio.h>#include <string>#include <iostream>using namespace std;
?
int main(){
????????string key;
????????string value = "1";
????????while(cin>>key){
????????????????cout<<key<<"\t"<<value<<endl;
????????}
????????return 0;
}//------------------------------------------------------------------------------------------------------------//reducer#include <string>#include <map>#include <iostream>#include <iterator>using namespace std;
int main(){
????????string key;
????????string value;
????????map<string, int> word2count;
????????map<string, int>::iterator it;
????????while(cin>>key){
????????????????cin>>value;
????????????????it = word2count.find(key);
????????????????if(it != word2count.end()){
????????????????????????(it->second)++;
????????????????}
????????????????else{
????????????????????????word2count.insert(make_pair(key, 1));
????????????????}
????????}
?
????????for(it = word2count.begin(); it != word2count.end(); ++it){
????????????????cout<<it->first<<"\t"<<it->second<<endl;
????????}
????????return 0;
} |
（3）shell脚本语言实现
简约版，每行一个单词：
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$HADOOP_HOME/bin/hadoop? jar $HADOOP_HOME/hadoop-streaming.jar \
????-input myInputDirs \
????-output myOutputDir \
????-mapper cat \
???-reducer? wc
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详细版，每行可有多个单词（由史江明编写）：?mapper.sh
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#! /bin/bashwhile read LINE; do
??for word in $LINE
??do
????echo "$word 1"
??done
done |
reducer.sh
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#! /bin/bashcount=0started=0word=""
while read LINE;do
??newword=`echo $LINE | cut -d ‘ ‘? -f 1`
??if [ "$word" != "$newword" ];then
????[ $started -ne 0 ] && echo "$word\t$count"
????word=$newword
????count=1
????started=1
??else
????count=$(( $count + 1 ))
??fi
doneecho "$word\t$count"
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（4）Python脚本语言实现
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#!/usr/bin/env python?
import sys
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# maps words to their countsword2count = {}
?
# input comes from STDIN (standard input)for line in sys.stdin:
????# remove leading and trailing whitespace
????line = line.strip()
????# split the line into words while removing any empty strings
????words = filter(lambda word: word, line.split())
????# increase counters
????for word in words:
????????# write the results to STDOUT (standard output);
????????# what we output here will be the input for the
????????# Reduce step, i.e. the input for reducer.py
????????#
????????# tab-delimited; the trivial word count is 1
????????print ‘%s\t%s‘ % (word, 1)
#---------------------------------------------------------------------------------------------------------#!/usr/bin/env python?
from operator import itemgetter
import sys
?
# maps words to their countsword2count = {}
?
# input comes from STDINfor line in sys.stdin:
????# remove leading and trailing whitespace
????line = line.strip()
?
????# parse the input we got from mapper.py
????word, count = line.split()
????# convert count (currently a string) to int
????try:
????????count = int(count)
????????word2count[word] = word2count.get(word, 0) + count
????except ValueError:
????????# count was not a number, so silently
????????# ignore/discard this line
????????pass
?
# sort the words lexigraphically;## this step is NOT required, we just do it so that our# final output will look more like the official Hadoop# word count examplessorted_word2count = sorted(word2count.items(), key=itemgetter(0))
?
# write the results to STDOUT (standard output)for word, count in sorted_word2count:
????print ‘%s\t%s‘% (word, count)
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5、常见问题及解决方案
（1）作业总是运行失败，
提示找不多执行程序， 比如“Caused by: java.io.IOException: Cannot run?program “/user/hadoop/Mapper”: error=2, No such file or directory”：
可在提交作业时，采用-file选项指定这些文件， 比如上面例子中，可以使用“-file Mapper -file Reducer” 或者 “-file Mapper.py -file Reducer.py”， 这样，Hadoop会将这两个文件自动分发到各个节点上，比如：
$HADOOP_HOME/bin/hadoop? jar $HADOOP_HOME/contrib/streaming/hadoop-*-streaming.jar \
-input myInputDirs \
-output myOutputDir \
-mapper Mapper.py\
-reducer Reducerr.py\
-file?Mapper.py?\
-file Reducer.py
（2）用脚本编写时，第一行需注明脚本解释器，默认是shell ? （3）如何对Hadoop Streaming程序进行测试？ ? Hadoop Streaming程序的一个优点是易于测试，比如在Wordcount例子中，可以运行以下命令在本地进行测试：
cat input.txt | python?Mapper.py | sort | python Reducer.py
或者
cat input.txt | ./Mapper | sort | ./Reducer
?
原文：http://blackproof.iteye.com/blog/2154523