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Hadoop Streaming编程实例

[日期:2014-04-03] 来源:董的博客  作者: [字体: ]

hadoop Streaming是Hadoop提供的多语言编程工具,通过该工具,用户可采用任何语言编写MapReduce程序,本文将介绍几个Hadoop Streaming编程实例,大家可重点从以下几个方面学习:

 

(1)对于一种编写语言,应该怎么编写Mapper和Reduce,需遵循什么样的编程规范

(2) 如何在Hadoop Streaming中自定义Hadoop Counter

(3) 如何在Hadoop Streaming中自定义状态信息,进而给用户反馈当前作业执行进度

(4) 如何在Hadoop Streaming中打印调试日志,在哪里可以看到这些日志

(5)如何使用Hadoop Streaming处理二进制文件,而不仅仅是文本文件

本文重点解决前四个问题,给出了C++和Shell编写的Wordcount实例,供大家参考。

1. C++版WordCount

(1)Mapper实现(mapper.cpp)

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#include <iostream>
#include <string>
using namespace std;
int main() {
string key;
while(cin >> key) {
cout << key << "\t" << "1" << endl;
// Define counter named counter_no in group counter_group
cerr << "reporter:counter:counter_group,counter_no,1\n";
// dispaly status
cerr << "reporter:status:processing......\n";
// Print logs for testing
cerr << "This is log, will be printed in stdout file\n";
}
return 0;
}

(2)Reducer实现(reducer.cpp)

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#include <iostream>
#include <string>
 
using namespace std;
int main() { //reducer将会被封装成一个独立进程,因而需要有main函数
string cur_key, last_key, value;
cin >> cur_key >> value;
last_key = cur_key;
int n = 1;
while(cin >> cur_key) { //读取map task输出结果
cin >> value;
if(last_key != cur_key) { //识别下一个key
cout << last_key << "\t" << n << endl;
last_key = cur_key;
n = 1;
} else { //获取key相同的所有value数目
n++; //key值相同的,累计value值
}
}
cout << last_key << "\t" << n << endl;
return 0;
}

(3)编译运行

编译以上两个程序:

g++ -o mapper mapper.cpp

g++ -o reducer reducer.cpp

测试一下:

echo “dong xicheng is here now, talk to dong xicheng now” | ./mapper | sort | ./reducer

注:上面这种测试方法会频繁打印以下字符串,可以先注释掉,这些字符串hadoop能够识别

reporter:counter:counter_group,counter_no,1

reporter:status:processing……

This is log, will be printed in stdout file

测试通过后,可通过以下脚本将作业提交到集群中(run_cpp_mr.sh):

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#!/bin/bash
HADOOP_HOME=/opt/yarn-client
INPUT_PATH=/test/input
OUTPUT_PATH=/test/output
echo "Clearing output path: $OUTPUT_PATH"
$HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -rmr $OUTPUT_PATH
 
${HADOOP_HOME}/bin/hadoop jar\
${HADOOP_HOME}/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.2.0.jar\
-files mapper,reducer\
-input $INPUT_PATH\
-output $OUTPUT_PATH\
-mapper mapper\
-reducer reducer

2. Shell版WordCount

(1)Mapper实现(mapper.sh)

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#! /bin/bash
while read LINE; do
for word in $LINE
do
echo "$word 1"
# in streaming, we define counter by
# [reporter:counter:<group>,<counter>,<amount>]
# define a counter named counter_no, in group counter_group
# increase this counter by 1
# counter shoule be output through stderr
echo "reporter:counter:counter_group,counter_no,1" >&2
echo "reporter:counter:status,processing......" >&2
echo "This is log for testing, will be printed in stdout file" >&2
done
done

(2)Reducer实现(mapper.sh)

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#! /bin/bash
count=0
started=0
word=""
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=$(( $count + 1 ))
fi
done
echo "$word\t$count"

(3)测试运行

测试以上两个程序:

echo “dong xicheng is here now, talk to dong xicheng now” | sh mapper.sh | sort | sh reducer.sh

注:上面这种测试方法会频繁打印以下字符串,可以先注释掉,这些字符串hadoop能够识别

reporter:counter:counter_group,counter_no,1

reporter:status:processing……

This is log, will be printed in stdout file

测试通过后,可通过以下脚本将作业提交到集群中(run_shell_mr.sh):

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#!/bin/bash
HADOOP_HOME=/opt/yarn-client
INPUT_PATH=/test/input
OUTPUT_PATH=/test/output
echo "Clearing output path: $OUTPUT_PATH"
$HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -rmr $OUTPUT_PATH
 
${HADOOP_HOME}/bin/hadoop jar\
${HADOOP_HOME}/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.2.0.jar\
-files mapper.sh,reducer.sh\
-input $INPUT_PATH\
-output $OUTPUT_PATH\
-mapper "sh mapper.sh"\
-reducer "sh reducer.sh"

3. 程序说明

在Hadoop Streaming中,标准输入、标准输出和错误输出各有妙用,其中,标准输入和输出分别用于接受输入数据和输出处理结果,而错误输出的意义视内容而定:

(1)如果标准错误输出的内容为:reporter:counter:group,counter,amount,表示将名称为counter,所在组为group的hadoop counter值增加amount,hadoop第一次读到这个counter时,会创建它,之后查找counter表,增加对应counter值

(2)如果标准错误输出的内容为:reporter:status:message,则表示在界面或者终端上打印message信息,可以是一些状态提示信息

(3)如果采用错误输出的内容不是以上两种情况,则表示调试日志,Hadoop会将其重定向到stderr文件中。注:每个Task对应三个日志文件,分别是stdout、stderr和syslog,都是文本文件,可以在web界面上查看这三个日志文件内容,也可以登录到task所在节点上,到对应目录中查看。

另外,需要注意一点,默认Map Task输出的key和value分隔符是\t,Hadoop会在Map和Reduce阶段按照\t分离key和value,并对key排序,注意这点非常重要,当然,你可以使用stream.map.output.field.separator指定新的分隔符。  





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