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MapReduce與HDFS簡介

什么是Hadoop？

Google為自己的業務需要提出了編程模型MapReduce和分布式文件系統Google File System，并發布了相關論文（可在Google Research的網站上獲得：?GFS?、?MapReduce）。 Doug Cutting和Mike Cafarella在開發搜索引擎Nutch時對這兩篇論文做了自己的實現，即同名的MapReduce和HDFS，合起來就是Hadoop。

MapReduce的Data flow如下圖，原始數據經過mapper處理，再進行partition和sort，到達reducer，輸出最后結果。

圖片來自Hadoop: The Definitive Guide

Hadoop Streaming原理

Hadoop本身是用Java開發的，程序也需要用Java編寫，但是通過Hadoop Streaming，我們可以使用任意語言來編寫程序，讓Hadoop運行。

Hadoop Streaming的相關源代碼可以在Hadoop的Github repo?查看。簡單來說，就是通過將用其他語言編寫的mapper和reducer通過參數傳給一個事先寫好的Java程序（Hadoop自帶的*-streaming.jar），這個Java程序會負責創建MR作業，另開一個進程來運行mapper，將得到的輸入通過stdin傳給它，再將mapper處理后輸出到stdout的數據交給Hadoop，partition和sort之后，再另開進程運行reducer，同樣地通過stdin/stdout得到最終結果。因此，我們只需要在其他語言編寫的程序里，通過stdin接收數據，再將處理過的數據輸出到stdout，Hadoop streaming就能通過這個Java的wrapper幫我們解決中間繁瑣的步驟，運行分布式程序。

圖片來自Hadoop: The Definitive Guide

原理上只要是能夠處理stdio的語言都能用來寫mapper和reducer，也可以指定mapper或reducer為Linux下的程序（如awk、grep、cat）或者按照一定格式寫好的java class。因此，mapper和reducer也不必是同一類的程序。

Hadoop Streaming的優缺點

• 優點
  • 可以使用自己喜歡的語言來編寫MapReduce程序（換句話說，不必寫Java XD）
  • 不需要像寫Java的MR程序那樣import一大堆庫，在代碼里做一大堆配置，很多東西都抽象到了stdio上，代碼量顯著減少
  • 因為沒有庫的依賴，調試方便，并且可以脫離Hadoop先在本地用管道模擬調試
• 缺點
  • 只能通過命令行參數來控制MapReduce框架，不像Java的程序那樣可以在代碼里使用API，控制力比較弱，有些東西鞭長莫及
  • 因為中間隔著一層處理，效率會比較慢

所以Hadoop Streaming比較適合做一些簡單的任務，比如用python寫只有一兩百行的腳本。如果項目比較復雜，或者需要進行比較細致的優化，使用Streaming就容易出現一些束手束腳的地方。

用python編寫簡單的Hadoop Streaming程序

這里提供兩個例子：

Michael Noll的word count程序

Hadoop: The Definitive Guide里的例程

使用python編寫Hadoop Streaming程序有幾點需要注意：

在能使用iterator的情況下，盡量使用iterator，避免將stdin的輸入大量儲存在內存里，否則會嚴重降低性能

streaming不會幫你分割key和value傳進來，傳進來的只是一個個字符串而已，需要你自己在代碼里手動調用split()

從stdin得到的每一行數據末尾似乎會有\n，保險起見一般都需要使用rstrip()來去掉

在想獲得K-V list而不是一個個處理key-value pair時，可以使用groupby配合itemgetter將key相同的k-v pair組成一個個group，得到類似Java編寫的reduce可以直接獲取一個Text類型的key和一個iterable作為value的效果。注意itemgetter的效率比lambda表達式要高，所以如果需求不是很復雜的話，盡量用itemgetter比較好。

我在編寫Hadoop Streaming程序時的基本模版是

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """ Some description here... """import sys from operator import itemgetter from itertools import groupbydef 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()

如果對輸入輸出格式有不同于默認的控制，主要會在read_input()里調整。

本地調試

本地調試用于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<定向

$ python <path to mapper script> < <input path> | sort -t $'\t' -k1,1 | python <path to reducer script> > <output path>

這里有幾點需要注意：

Hadoop默認按照tab來分割key和value，以第一個分割出的部分為key，按key進行排序，因此這里使用

sort -t $'\t' -k1,1

來模擬。如果你有其他需求，在交給Hadoop Streaming執行時可以通過命令行參數調，本地調試也可以進行相應的調整，主要是調整sort的參數。因此為了能夠熟練進行本地調試，建議先掌握sort命令的用法。

如果你在python腳本里加上了shebang，并且為它們添加了執行權限，也可以用類似于

./mapper.py

來代替

python mapper.py

推薦閱讀

Hadoop Streaming的官方文檔，建議通讀
Recommendations with hadoop streaming and python

總結

以上是生活随笔為你收集整理的用python + hadoop streaming 编写分布式程序（一） -- 原理介绍，样例程序与本地调试的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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