Hadoop Streaming提供了一个便于进行MapReduce编程的工具包，使用它可以基于一些可执行命令、脚本语言或其他编程语言来实现Mapper和 Reducer，从而充分利用Hadoop并行计算框架的优势和能力，来处理大数据
好吧我承认以上这句是抄的以下是原创干货
首先部署hadoop环境，这点可以参考 http://www.powerxing.com/install-hadoop-in-centos/
好吧原创从下一行开始
部署hadoop完成后，需要下载hadoop-streaming包，这个可以到http://www.java2s.com/Code/JarDownload/hadoop-streaming/hadoop-streaming-0.23.6.jar.zip去下载，或者访问http://www.java2s.com/Code/JarDownload/hadoop-streaming/选择最新版本，千万不要选择source否则后果自负，选择编译好的jar包即可，放到/usr/local/hadoop目录下备用
接下来是选择大数据统计的样本，我在阿里的天池大数据竞赛网站下载了母婴类购买统计数据，记录了900+个萌萌哒小baby的购买用户名、出生日期和性别信息，天池的地址https://tianchi.shuju.aliyun.com/datalab/index.htm
数据是一个csv文件，结构如下：
用户名,出生日期,性别（0女，1男，2不愿意透露性别）
比如：415971,20121111,0（数据已经脱敏处理）
下面我们来试着统计每年的男女婴人数
接下来开始写mapper程序mapper.py，由于hadoop-streaming是基于Unix Pipe的，数据会从标准输入sys.stdin输入，所以输入就写sys.stdin
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
import sys
for line in sys.stdin:
line = line.strip()
data = line.split(',')
if len(data)<3:
continue
user_id = data[0]
birthyear = data[1][0:4]
gender = data[2]
print >>sys.stdout,"%s\t%s"%(birthyear,gender)
一个很简单的程序，看不懂的请自行提高姿势水平
下面是reduce程序，这里大家需要注意一下，map到reduce的期间，hadoop会自动给map出的key排序，所以到reduce中是一个已经排序的键值对，这简化了我们的编程工作
我是有洪荒之力的reducer.py，和外面的哪些妖艳贱货不一样
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
import sys
gender_totle = {'0':0,'1':0,'2':0}
prev_key = False
for line in sys.stdin:#map的时候map中的key会被排序
line = line.strip()
data = line.split('\t')
birthyear = data[0]
curr_key = birthyear
gender = data[1]
#寻找边界，输出结果
if prev_key and curr_key !=prev_key:#不是第一次，并且找到了边界
print >>sys.stdout,"%s year has female %s and male %s"%(prev_key,gender_totle['0'],gender_totle['1'])#先输出上一次统计的结果
prev_key = curr_key
gender_totle['0'] = 0
gender_totle['1'] = 0
gender_totle['2'] = 0#清零
gender_totle[gender] +=1#开始计数
else:
prev_key = curr_key
gender_totle[gender] += 1
#输出最后一行
if prev_key:
print >>sys.stdout,"%s year has female %s and male %s"%(prev_key,gender_totle['0'],gender_totle['1'])
接下来就是将样本和mapper reducer上传到hdfs中并执行了，这也是我踩坑的地方
可以先这样测试下python脚本是否正确
cat sample.csv | ./mapper.py | sort -t ' ' -k 1 | ./reducer.py
首先要在hdfs中创建相应的目录，为了方便，我将一部分hadoop命令做了别名
alias stop-dfs='/usr/local/hadoop/sbin/stop-dfs.sh' alias start-dfs='/usr/local/hadoop/sbin/start-dfs.sh' alias dfs='/usr/local/hadoop/bin/hdfs dfs' echo "alias stop-dfs='/usr/local/hadoop/sbin/stop-dfs.sh'" >> /etc/profile echo "alias start-dfs='/usr/local/hadoop/sbin/start-dfs.sh'" >> /etc/profile echo "alias dfs='/usr/local/hadoop/bin/hdfs dfs'" >> /etc/profile
启动hadoop后，先创建一个用户目录
dfs -mkdir -p /user/root
将样本上传到此目录中
dfs -put ./sample.csv /user/root
当然也可以这样处理更加规范，这两者的差别一会儿会说
dfs -mkdir -p /user/root/input dfs -put ./sample.csv /user/root/input
接下来将mapper.py和reducer.py上传到服务器上，切换到上传以上两个文件的目录
然后就可以执行了，执行命令如下
hadoop jar /usr/local/hadoop/hadoop-streaming-0.23.6.jar \ -D mapred.job.name="testhadoop" \ -D mapred.job.queue.name=testhadoopqueue \ -D mapred.map.tasks=50 \ -D mapred.min.split.size=1073741824 \ -D mapred.reduce.tasks=10 \ -D stream.num.map.output.key.fields=1 \ -D num.key.fields.for.partition=1 \ -input sample.csv \ -output output-streaming \ -mapper mapper.py \ -reducer reducer.py \ -file mapper.py \ -file reducer.py \ -partitioner org.apache.hadoop.mapred.lib.KeyFieldBasedPartitioner
如果是将sample.csv放到input下，这个命令就应该这么写，不过反正我也没试过，出错了不关我的事
hadoop jar /usr/local/hadoop/hadoop-streaming-0.23.6.jar \ -D mapred.job.name="testhadoop" \ -D mapred.job.queue.name=testhadoopqueue \ -D mapred.map.tasks=50 \ -D mapred.min.split.size=1073741824 \ -D mapred.reduce.tasks=10 \ -D stream.num.map.output.key.fields=1 \ -D num.key.fields.for.partition=1 \ -input input/sample.csv \ -output output-streaming \ -mapper mapper.py \ -reducer reducer.py \ -file mapper.py \ -file reducer.py \ -partitioner org.apache.hadoop.mapred.lib.KeyFieldBasedPartitioner
命令的解释如下
（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。
这个一般是必须有的，因为mapper和reducer函数都是写在本地的文件中，因此需要将文件上传到集群中才能被执行
（6）-partitioner：用户自定义的partitioner程序
（7）-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
设置的数目与实际运行的值并不一定相同，若输入文件含有M个part，而此处设置的map_task数目超过M，那么实际运行map_task仍然是M
2）mapred.reduce.tasks：reduce task数目 不设置的话，默认值就为1
3）num.key.fields.for.partition=N：shuffle阶段将数据集的前N列作为Key；所以对于wordcount程序，map输出为“word 1”，shuffle是以word作为Key，因此这里N=1
（8）-D stream.num.map.output.key.fields=1 这个是指在reduce之前将数据按前1列做排序，一般情况下可以去掉
接下来就是激动人心的一刻了，要非常用力地跪着按下enter键
如果有报错output-streaming already exists就用命令dfs -rm -R /user/root/output-streaming 然后跳起来按下enter键
即使出现奇怪的刷屏也不要惊奇恩妈妈是这么教我的
如果出现以下字样就是成功了
16/08/18 18:35:20 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 100% 16/08/18 18:35:20 INFO mapreduce.Job: Job job_local926114196_0001 completed successfully
之后使用如下命令将结果取回本地，使用cat命令就能查看
dfs -get /user/root/output-streaming/* ./output-streaming cat ./output-streaming/*
很惭愧，只做了一点微小的工作
来源：https://www.cnblogs.com/wuxie1989/p/5785093.html