1.Streaming简介
Hadoop Streaming 是Hadoop提供的一个编程工具，Streamining框架允许任何可执行文件或者脚本文件作为Mapper和Reducer在Hadoop MapReduce中使用，方便已有程序向Hadoop平台移植。因此可以说对于hadoop的扩展性意义重大。
Streamining的原理：mapper和reducer会从标准输入中读取数据，一行一行处理后发送给标准输出，Streming 工具会创建MapReduce作业，发送给各个tasktracker，同时监控整个作业的执行过程。
如果一个文件（可执行文件或脚本）作为mapper，mapper初始化时，每一个mapper任务会把该文件作为一个单独进程启动，mapper任务运行时，它把输入切分成行并把每一行提供给可执行文件进程的标准输入，同时，mapper收集可执行文件进程标准输出的内容，并把收到的每一行内容转化成key/value对，作为mapper的输出，默认情况下，一行中第一个tab之前的部分作为key，之后的作为value。如果没有tab，整行作为key，value值为null。
2.基础配置参数介绍
下面参数中-files,-archives,-libjars为hadoop命令
- -file将客户端本地文件打成jar包上传到HDFS然后分发到计算节点
- -cacheFile将HDFS文件分发到计算节点
- -cacheArchive将HDFS压缩文件分发到计算节点并解压，也可以指定符号链接
- -files：将指定的本地/hdfs文件分发到各个Task的工作目录下，不对文件进行任何处理，例如：-files hdfs://host:fs_port/user/testfile.txt#testlink ；
- -archives选项允许用户复制jar包到当前任务的工作路径，并且自动解压jar包，例如：-archives hdfs://host:fs_port/user/testfile.jar#testlink3 。在这个例子中，符号链接testlink3创建在当前任务的工作路径中。符号链接指向存放解压jar包的文件路径
- -libjars：指定待分发的jar包，Hadoop将这些jar包分发到各个节点上后，会将其自动添加到任务的CLASSPATH环境变量中
- -input：指定作业输入，可以是文件或者目录，可以使用*通配符，也可以使用多次指定多个文件或者目录作为输入
- -output：指定作业输出目录，并且必须不存在，并且必须有创建该目录的权限，-output只能使用一次
- -mapper：指定mapper可执行程序或Java类，必须指定且唯一
- -reducer：指定reducer可执行程序或Java类
- -numReduceTasks： 指定reducer的个数，如果设置为0或者-reducer NONE 则没有reducer程序，mapper的输出直接作为整个作业的输出
3.其他参数配置
一般用 -jobconf | -D NAME=VALUE 指定作业参数，指定 mapper or reducer 的 task 官方上说要用 -jobconf 但是这个参数已经过时，不可以用了，官方说要用 -D, 注意这个-D是要作为最开始的配置出现的，因为是在maper 和 reducer 执行之前，就需要硬性指定好的，所以要出现在参数的最前面 ./bin/hadoop jar hadoop-0.19.2-streaming.jar -D ………-input …….. 类似这样
- mapred.job.name=”jobname” 设置作业名，特别建议
- mapred.job.priority=VERY_HIGH|HIGH|NORMAL|LOW|VERY_LOW 设置作业优先级
- * mapred.job.map.capacity=M设置同时最多运行M个map任务*
- mapred.job.reduce.capacity=N 设置同时最多运行N个reduce任务
- mapred.map.tasks 设置map任务个数
- mapred.reduce.tasks 设置reduce任务个数
- mapred.job.groups 作业可运行的计算节点分组
- mapred.task.timeout 任务没有响应（输入输出）的最大时间
- mapred.compress.map.output 设置map的输出是否压缩
- mapred.map.output.compression.codec 设置map的输出压缩方式
- mapred.output.compress 设置map的输出是否压缩
- mapred.output.compression.codec 设置reduce的输出压缩方式
- stream.map.output.field.separator 指定map输出分隔符，默认情况下Streaming框架将map输出的每一行的第一个’\t’之前的部分作为key，之后的部分作为value，key\value再作为reduce的输入；
- stream.num.map.output.key.fields 设置分隔符的位置，如果设置为2，指定在第2个分隔符处分割，也就是第二个之前作为key，之后作为value，如果分隔符少于2个，则以整行为key，value为空
- stream.reduce.output.field.separator 指定reduce输出分隔符
- stream.num.reduce.output.key.fields 指定reduce输出分隔符位置
其中sort和partition的参数用的比较多
map.output.key.field.separator： map中key内部的分隔符
num.key.fields.for.partition： 分桶时，key按前面指定的分隔符分隔之后，用于分桶的key占的列数。通俗地讲，就是partition时候按照key中的前几列进行划分，相同的key会被打到同一个reduce里。
-partitioner org.apache.hadoop.mapred.lib.KeyFieldBasedPartitioner 前两个参数，要配合partitioner选项使用！
stream.map.output.field.separator： map中的key与value分隔符
stream.num.map.output.key.fields： map中分隔符的位置
stream.reduce.output.field.separator： reduce中key与value的分隔符
stream.num.reduce.output.key.fields： reduce中分隔符的位置
另外还有压缩参数
Job输出结果是否压缩
mapred.output.compress
是否压缩，默认值false。
mapred.output.compression.type
压缩类型，有NONE, RECORD和BLOCK，默认值RECORD。
mapred.output.compression.codec
压缩算法，默认值org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec。
map task输出是否压缩
mapred.compress.map.output
是否压缩，默认值false
mapred.map.output.compression.codec
压缩算法，默认值org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec
另外，Hadoop本身还自带一些好用的Mapper和Reducer：
1、Hadoop聚集功能：Aggregate提供一个特殊的reducer类和一个特殊的combiner类，并且有一系列的“聚合器”（例如：sum、max、min等）用于聚合一组value的序列。可以使用Aggredate定义一个mapper插件类，这个类用于为mapper输入的每个key/value对产生“可聚合项”。combiner/reducer利用适当的聚合器聚合这些可聚合项。要使用Aggregate，只需指定”-reducer aggregate”。
2、字段的选取（类似于Unix中的’cut’）：Hadoop的工具类org.apache.hadoop.mapred.lib.FieldSelectionMapReduc帮助用户高效处理文本数据，就像unix中的“cut”工具。工具类中的map函数把输入的key/value对看作字段的列表。 用户可以指定字段的分隔符（默认是tab），可以选择字段列表中任意一段（由列表中一个或多个字段组成）作为map输出的key或者value。 同样，工具类中的reduce函数也把输入的key/value对看作字段的列表，用户可以选取任意一段作为reduce输出的key或value。
4.默认情况
在hadoop streaming的默认情况下，是以”\t”作为分隔符的。对于标准输入来说，每行的第一个”\t” 以前的部分为key，其他部分为对应的value。如果一个”\t”字符没有，则整行都被当做key。这个
5.map阶段的sort与partition
map阶段很重要的阶段包括sort与partition。排序是按照key来进行的。咱们之前讲了默认的key是由”\t”分隔得到的。我们能不能自己控制相关的sort与partition呢？答案是可以的。
先看以下几个参数：
map.output.key.field.separator： map中key内部的分隔符
num.key.fields.for.partition： 分桶时，key按前面指定的分隔符分隔之后，用于分桶的key占的列数。通俗地讲，就是partition时候按照key中的前几列进行划分，相同的key会被打到同一个reduce里。
-partitioner org.apache.hadoop.mapred.lib.KeyFieldBasedPartitioner 前两个参数，要配合partitioner选项使用！
stream.map.output.field.separator： map中的key与value分隔符
stream.num.map.output.key.fields： map中分隔符的位置
stream.reduce.output.field.separator： reduce中key与value的分隔符
stream.num.reduce.output.key.fields： reduce中分隔符的位置