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 、 mapreduce）。 doug cutting和mike cafarella在开发搜索引擎nutch时对这两篇论文做了自己的实现，即同名的mapreduce和hdfs，合起来就是hadoop。
MapReduce的Data flow如下图，原始数据经过mapper处理，再进行partition和sort，到达reducer，输出最后结果。
图片来自Hadoop: The Definitive Guide
Hadoop Streaming原理
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的相关源代码可以在Hadoop的Github repo 查看。简单来说，就是通过将用其他语言编写的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，partition和sort之后，再另开进程运行reducer，同样地通过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里，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。
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图片来自Hadoop: The Definitive Guide
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。
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（换句话说，不必写Java XD）
不需要像写Java的MR程序那样import一大堆库，在代码里做一大堆配置，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，有些东西鞭长莫及
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。
用python编写简单的Hadoop Streaming程序
这里提供两个例子：
Michael Noll的word count程序
Hadoop: The Definitive Guide里的例程
使用python编写Hadoop Streaming程序有几点需要注意：
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使用rstrip()来去掉
在想获得K-V 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k-v 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表达式要高，所以如果需求不是很复杂的话，尽量用itemgetter比较好。
我在编写Hadoop Streaming程序时的基本模版是
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Some description here...
"""
import sys
from operator import itemgetter
from itertools import groupby
def read_input(file):
"""Read input and split."""
for line in file:
yield line.rstrip().split('\t')
def main():
data = read_input(sys.stdin)
for key, kviter in groupby(data, itemgetter(0)):
# some code here..
if __name__ == "__main__":
main()
如果对输入输出格式有不同于默认的控制，主要会在read_input()里调整。
本地调试
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>
或者如果不想用多余的cat，也可以用
$ python <path to mapper script> < <input path> | sort -t $'\t' -k1,1 | python <path to reducer script> > <output path>
这里有几点需要注意：
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。如果你有其他需求，在交给Hadoop Streaming执行时可以通过命令行参数调，本地调试也可以进行相应的调整，主要是调整sort的参数。因此为了能够熟练进行本地调试，建议先掌握sort命令的用法。
如果你在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
来代替
python mapper.py
