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Hadoop Streaming简介

本文以分析Web日志统计每日请求量为例，介绍如何在百度智能云平台使用Hadoop Streaming。

在BMR集群中，您可以使用python、shell、C++等任何您熟悉的编程语言开发Hadoop Streaming作业。Hadoop Streaming是Hadoop提供的编程工具，允许用户使用任何可执行文件或者脚本文件作为Mapper和Reducer，它将Mapper和Reducer文件封装成MapReduce作业并提交运行，让您无须打包即可快速实现MapReduce功能，满足复杂的业务需求。

程序准备

Mapper.py程序：

#!/usr/bin/env python import sys import re
    separator = "\\s{1}" ipAddr = "(\\S+)" remoteUser = "(.*?)" timeLocal = 

"\\[(.*?)\\]" request = "(.*?)" status = "(\\d{3})" bodyBytesSent = "(\\S+)"

 httpReferer = "(.*?)" httpCookie = "(.*?)" httpUserAgent = "(.*?)" requestTime = "(\\S+)" 

host = "(\\S+)" msec = "(\\S+)" p = ipAddr + separator + "-" + separator + timeLocal\ +

 separator + request + separator + status + separator\ + bodyBytesSent + separator +

 httpReferer + separator + httpCookie\ + separator + remoteUser + separator + httpUserAgent 

+ separator\ + requestTime + separator + host + separator + msec for line in sys.stdin:

 line = line.strip() m = re.match(p, line) if m is not None: print 

'%s\t%s' % (m.group(2).split(":")[0], 1)

Reducer.py程序：

#!/usr/bin/env python import sys from operator import itemgetter
    sum_result = {} for line in sys.stdin: line = line.strip() key, value = line.split()

 try: value = int(value) sum_result[key] = sum_result.get(key, 0) + value except ValueError: 

pass sorted_sum_result = sorted(sum_result.items(), key=itemgetter(0)) for key, value

 in sorted_sum_result: print '%s\t%s'% (key, value)

集群准备

1. 准备数据，请参考数据准备；
2. 百度智能云环境准备；

3. 登录控制台，选择“产品服务->MapReduce BMR”，点击“创建集群”，进入集群创建页，并做如下配置：

   • 设置集群名称
   • 设置管理员密码
   • 关闭日志开关
   • 选择镜像版本“BMR 1.0.0(hadoop 2.7)”
   • 选择内置模板“hadoop”
4. 请保持集群的其他默认配置不变，点击“完成”可在集群列表页查看已创建的集群，当集群状态由“初始化中”变为“空闲中”时，集群创建成功。

运行作业

1. 在“产品服务>MapReduce>MapReduce-作业列表”页中，点击“创建作业”，进入创建作业页。

2. 配置Streaming作业参数：

   • 作业类型：选择“Streaming作业”；
   • 作业名称：输入作业名称，长度不可超过255个字符；
   • Mapper：若使用您自己的代码，请上传程序至BOS或者您本地的HDFS中，并在此输入程序路径；您也可直接使用百度智能云提供的样例程序，路径如下： 华北-北京区域的BMR集群对应的样例程序路径：bos://bmr-public-bj/sample/streaming-1.0-mapper.py 华南-广州区域的BMR集群对应的样例程序路径：bos://bmr-public-gz/sample/streaming-1.0-mapper.py
   • Reducer：若使用您自己的代码，请上传程序至BOS或者您本地的HDFS中，并在此输入程序路径；您也可直接使用百度智能云提供的样例程序，路径如下： 华北-北京区域的BMR集群对应的样例程序路径：bos://bmr-public-bj/sample/streaming-1.0-reducer.py 华南-广州区域的BMR集群对应的样例程序路径：bos://bmr-public-gz/sample/streaming-1.0-reducer.py
   • BOS输入地址：bos://bmr-public-bj/data/log/accesslog-1k.log
   • BOS输出地址：输出路径必须具有写权限且该路径不能已存在，bos://{your-bucket}/output
   • 失败后操作：继续；
   • 应用程序参数：无。
3. 在“集群适配”区，选择适配的集群。
4. 点击“完成”，则作业创建成功；运行中的作业状态会由“等待中”更新为“运行中”，当作业运行完毕后，状态会更新为“已完成”，即可查看到结果了。

查看结果

您可以到您所选的存储系统（BOS或HDFS）中查看输出结果，以下是在BOS中查看输出结果的说明：

用户到bos://{your-bucket}/output路径下查看输出，如果使用系统提供的输入数据和程序，可以打开输出结果看到如下内容：

03/Oct/2015    139
04/Oct/2015    375
05/Oct/2015    372
06/Oct/2015    114

分布式缓存导入数据

分布式缓存是Hadoop提供的文件缓存工具，它能够自动将指定的文件分发到运行Map或Reduce任务的各个节点上，并缓存到本地，供用户程序读取使用。在Map或Reduce时，如需访问通用数据，利用分布式缓存可显著提高访问效率。下面以Streaming作业为例说明如何使用Hadoop分布式缓存。

应用场景

分布式缓存通常用在当MapReduce需要依赖一些特定的版本库，或者MapReduce需要访问第三方库或文件时，若将这些库或文件安装到集群各个机器上通常比较麻烦，这时可以使用分布式缓存将其分发到集群各个节点上，程序运行完后，Hadoop自动将其删除。

例如下述的场景，运用分布式缓存会很好的解决问题：

• 分发字典文件：Map或者Reduce需要用到一些外部字典时，可使用分发字典文件，比如黑白名单、词表等。
• 自动化软件部署：MapReduce需依赖于特定版本的库时，可使用自动化软件部署，比如依赖于某个版本的PHP解释器，可以运用分布式缓存进行上传分发。

支持的文件类型

分布式缓存支持单个文件和打包文件，支持以下压缩格式：

* zip
* tgz
* tar.gz
* tar
* jar

操作步骤

1. 您需要先将文件上传到BOS，可参考BOS上传Object；

2. 提交作业时通过指定参数，为缓存文件指定一个软链接，在Mapper和Reducer中通过调用软连接即可访问实际的文件内容;

   • -files：通常用来上传单个文件，可将指定文件分发到各个Task的工作目录下，不做其他处理；如需上传多个文件，文件之间用逗号隔开；
   • -archives：通常用来上传打包文件，可将指定文件分发到各个Task的工作目录下，并对后缀名为“.jar”、“.zip”，“.tar.gz”、“.tgz”的文件自动解压，默认情况下，解压后的内容存放到工作目录下名称为解压前文件名的目录中；如需上传多个打包文件，文件之间用逗号隔开。

例如：

• 对于某一个文件mydata.txt，将其上传到BOS文件系统，路径为bos://mybucket/mydata.txt，提交MapReduce Streaming作业时在参数中指定 -files bos://mybucket/mydata.txt#data，在MapTask和ReduceTask中就可以通过 ./data 来访问所需的文件了;
• 对于某一个文件libA.so，将其打包到mylib.tar.gz文件中，并上传到BOS文件系统，路径为bos://mybucket/mylib.tar.gz，提交MapReduce Streaming作业时在参数中指定 -archives bos://mybucket/mylib.tar.gz#libs，在MapTask和ReduceTask中就可以通过./libs/libA.so来访问所需的文件了。