Hadoop Streaming Hadoop Streaming 提供了使用其他可执行程序来作为Hadoop的mapper或者reduce的方式，包括标准Unix工具和Python脚本。...直接使用Streaming 的一个缺点是当reduce的输入是按key分组的时候，仍然是一行行迭代的，必须由用户来辨识key与key之间的界限。 下面是mapper的代码： ?...注意，mapper.py和reducer.py在命令中出现了两次，第一次是告诉Hadoop要执行着两个文件，第二次是告诉Hadoop把这两个文件分发给集群的所有节点。...而且，如果Hadoop软件已经存在，Streaming就能运行，而不需要再在上面配置其他的软件。更不用说还能传递Unix 命令或者Java类名称作 mappers/reducers了。...Luigi有一个非常好的功能是能够在job出错的时候抛出Python代码的错误堆栈，而且它的命令行界面也非常棒。它的README文件内容很多，但是却缺少详尽的参考文档。
最直观的做法是，在 Mapper 或者 Reducer 代码逻辑中，使用相关数据库的客户端库，将 Mapper 或者 Reducer 的输出直接写入数据库服务器，每次一个记录。...通常来说，MapReduce 对外提供简单的“全有或全无（all-or-nothing）”的输出保证：如果整个任务成功，即使子任务一时失败重试，但最终的输出也会看起来像运行了一次；如果整个任务失败，则没有任何输出...使用读写事务的数据库是没法具有这种性质的：如果你部署了有 bug 的代码，并且因此往数据库中写入了错误的数据，回滚代码版本也并不能修复这些损坏的数据。...如果失败是由代码 bug 引起的，在重试多次后（可以设置某个阈值），会最终引起任务失败；但如果失败是暂时的，该错误就能够被容忍。...在上述方面，Unix 中用的很好地一些设计原则也适用 Hadoop——但 Unix 工具和 Hadoop 也有一些不同的地方。
MapReduce 的分布式执行 与 Unix 工具流水线的相比，MapReduce 的最大区别在于可以在多台机器上进行分布式的执行，但并不需要用户显式地写处理并行的代码。...虽然可以使用 Unix 工具作为分布式计算中的 Mapper 和 reducer，但更为常见的是使用通用编程语言的函数来实现这两个回调。...图 10-1 中展示了 Hadoop MapReduce 任务中的数据流。...因此，链式调用的 MapReduce 任务不太像多个 Unix 命令组成的流水线（仅使用一小段缓冲区，就可以将数据流从一个命令的输出引向另一个命令的输入），而更像一组以文件为媒介进行链式调用的命令，即前一个命令将输出写入中间文件...由于 MapReduce 框架会处理所有网络通信细节，它也会让应用层代码免于关心部分失败（partial failure），如某些节点宕机：MapReduce 框架会透明的（应用代码无感）的对失败的子任务进行重试
概览 在Hadoop流中，您的mapper，reducer和可选的组合器进程(combiner processes)被写入从标准输入读取并写入标准输出。...一旦流程脚本和数据准备就绪，您只需使用带有一些命令行属性的流式二进制文件就能调用Hadoop。...我将使用与该文章中相同的数据，因此我们可以期待结果能够与前面精确匹配。 The Mapper NIPS文件有一点复杂，因为它们包含许多不同格式的记录（在 这里查看所有格式）。...正如在那篇文章中所展示的，我以伪分布模式运行Hadoop，使用来自HDFS的数据。当然，这里的区别在于我指定了使用流式处理，并提供了我的mapper和Reducer R脚本。...这篇文章的重点主要是过一遍R与Hadoop流处理的机械式细节(即使用R与流处理的固定步骤)。
在Hadoop的文档中提到了Hadoop Streaming, 我们可以使用流的方式来操作它....本文以WordCount进行举例 Coding 我们在工程目录下创建两个文件,分别是mapper.py和reducer.py, 之后使用命令chmod +x mapper.py来给他们赋予执行权限..../reducer.py ` bar 1 foo 3 labs 1 quux 2 ` 在Hadoop上运行代码 准备 首先我们在http://www.gutenberg.org...启动MapReduce任务 运行下面的命令 hadoop jar /opt/hadoop-2.9.2/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.9.2.jar.../reducer.py -input /user/ying/gutenberg/* -output /user/ying/output 注意,这里使用的hadoop命令, 如果你使用hdfs命令会报错误
但同时，仍然保持原来允许运行任意库代码、读取任意格式数据的扩展性，让这些框架仍然可以保持原有的灵活性。...我们从 Unix 的命令行工具 awk、grep 和 sort 开始，探讨其背后的思想被如何应用到 MapReduce 框架和更近的数据流框架中。...这些核心设计原则包括： 输入数据不可变 一个组件的输出可以喂给另一个组件成为输入 通过组合“解决好一件事的小工具”来解决复杂问题 在 Unix 世界中，让所有命令行具有可组合性的统一抽象是——文件和管道...之后我们注意到，数据流工具通过增加各自的“类管道”的数据传输方式，避免了将中间结果物化到分布式文件系统中的额外损耗，但最外侧的输入和输出仍然是在 HDFS 上。...但在错误频率很低的情况下，这种频繁刷盘做法代价很高。数据流工具通过尽可能的减少中间状态的刷盘（当然，shuffle 之后还是要刷的），并将其尽可能的保存在内存中，但这意味着一旦出现故障就要从头重算。
有时，我们还需要连接定时运行、但时间间隔不同的工作流操作。多个以不同频率运行的工作流的输出会成为下一个工作流的输入。把这些工作流连接在一起，会让系统把它作为数据应用的管道来引用。...如果碰到用Oozie工作流执行Sqoop命令是成功的，但执行Sqoop作业却失败的情况，可以参考“Oozie系列(3)之解决Sqoop Job无法运行的问题”这篇文章。...协调器作业还有一种使用场景，就是需要关联多个周期性运行工作流作业。它们运行的时间间隔不同，前面所有工作流的输出一起成为下一个工作流的输入。...例如，有五个工作流，前四个顺序执行，每隔15分钟运行一个，第五个工作流每隔60分钟运行一次，前面四个工作流的输出共同构成第五个工作流的输入。这种工作流链有时被称为数据应用管道。...发射器类似于一个YARN作业，由一个AppMaster和一个Mapper组成，只负责运行一些基本的命令，如为执行Hive CLI胖客户端的“hive”、Hive Beeline瘦客户端的“hive2”、
Hadoop流 虽然Hadoop是用java写的，但是Hadoop提供了Hadoop流，Hadoop流提供一个API, 允许用户使用任何语言编写map函数和reduce函数....Hadoop流动关键是，它使用UNIX标准流作为程序与Hadoop之间的接口。.../usr/bin/python 有了这一行，保存好这个文件以后，就可以像这样直接把mapper.php当作cat, grep一样的命令执行了：..../mapper.php mapper.php运行，控制台进入等候用户键盘输入状态 用户通过键盘输入文本 用户按下Ctrl + D终止输入，mapper.php开始执行真正的业务逻辑，并将执行结果输出...> 这段代码的大意是统计每个单词出现了多少次数，并以” hello 2 world 1″ 这样的形式输出 用Hadoop来运行 把文件放入 Hadoop 的 DFS 中：
Hadoop流 Hadoop流提供给了API允许用户使用任何脚本语言编写map函数或reduce函数。Hadoop流的关键是，它使用UNIX标准流作为程序与Hadoop之间的接口。...Hadoop流的命令 Hadoop流命令的具体内容如下表所示： 参数可选/必选参数解释-input 必选输入数据路径。...和reducer的环境变量-mapdebug 可选mapper失败时运行的debug程序-reducedebug 可选reducer失败时运行的debug程序-verbose...可选详细输出模式 Hadoop流通用命令是用来配置Hadoop流的Job的。...需要注意的是，如果使用这部分配置，则必须将其置于流命令配置之前，否则命令会失败。
与 MapReduce 相对，在之前日志分析的例子中，我们使用 Unix 管道而非文件将不同的命令的输入输出进行耦合。...Unix 管道并不会将中间结果物化，而是使用一个基于内存的小块缓存（buffer）将一个命令的输出导向另一个命令输入。...相比 Unix 管道，MapReduce 将工作流中间结果进行物化的方式有很多缺点： 无谓等待。一个 MapReduce 任务只能在所有前置依赖任务完成后才能启动。...然而由 Unix 管道缀连起来的命令却能够并行运行，只要一个任务开始产生输出，下一个任务就可以开始消费处理。...物化的一些讨论 回到 Unix 哲学上，MapReduce 可类比为将每个命令的输出都写入临时文件中，而现代数据流引擎则更像 Unix 管道。
文本流 在计算机中，所谓的数据就是0或1的二进制序列，但严格来说，Unix以字节（byte）来作为数据的单位，也就是说这个序列每八位（bit）为一个单位。...但托瓦兹对“万物皆文件”的说法作出过纠正，改为“万物皆文本流”（Everything is a stream of bytes"）。系统运行时，数据并不是在一个文件里定居。...标准输入，标准输出，标准错误与重新定向 当Unix执行一个程序的时候，会自动打开三个流，标准输入(standard input)，标准输出(standard output)，标准错误(standard...管道 (pipe) 理解了以上的内容之后，管道的概念就易如反掌。管道可以将一个命令的输出导向另一个命令的输入，从而让两个(或者更多命令)像流水线一样连续工作，不断地处理文本流。...Linux的各个命令实际上高度专业化，并尽量相互独立。每一个都只专注于一个小的功能。但通过pipe，我们可以将这些功能合在一起，实现一些复杂的目的。
灵活性和可伸缩性 - Connect可以在单个节点(独立)上与面向流和批处理的系统一起运行，也可以扩展到整个集群的服务(分布式)。...当与Kafka和流处理框架结合时，Kafka Connect是ETL管道的一个不可或缺的组件。 为了更有效地讨论Kafka Connect的内部工作原理，我们需要建立几个主要的概念。...Connector：通过管理任务来协调数据流的高级抽象 Tasks：描述如何从Kafka复制数据 Workers：执行连接器和任务的运行进程 Converters：用于在 Connect 和发送或接收数据的系统之间转换数据的代码...当errors.tolerance 设置为none 时，错误或无效记录会导致连接器任务立即失败并且连接器进入失败状态。...这两种方法非常不同，但与过去的技术变革不同，它们之间存在一条无缝的路线。
Hadoop如何存储数据，但Hadoop不仅仅是一个高可用 的，规模巨大的数据存储引擎，它的另一个主要特点是可以将数据存储与处理相结合。...图3-1 mapper与reducer的功能 一个mapper与reducer一起组成一个Hadoop作业[sht4] 。...★ Error and fault hadling：为保证在一个错误和故障是常态的环境中完成job执行，JobTracker会尝试重新执行失败的任务。...图3-4中的Mapreduce的管理页面展示了集群了所有状态，以及当前运行、完成以及失败作业的列表。每一个工作列表（运行、完成和失败）都是可以点击的，可以使你获取关于作业执行的额外信息。...图3-4中的Mapreduce的管理页面展示了集群了所有状态，以及当前运行、完成以及失败作业的列表。每一个工作列表（运行、完成和失败）都是可以点击的，可以使你获取关于作业执行的额外信息。
Hadoop 流可以使用 Python、Java、PHP、Scala、Perl、UNIX 等语言执行。.../猫 -减速器/bin/wc 参数说明： Python MapReduce 代码： mapper.py #!...>运行映射器 命令：cat word.txt | python mapper.py >运行reducer.py 命令： cat word.txt | python mapper.py | sort -...在 Hadoop 上运行Python 代码 在我们在 Hadoop 上运行 MapReduce 任务之前，将本地数据（word.txt）复制到 HDFS > 示例：hdfs dfs -put source_directory...命令： ls /usr/lib/hadoop-2.2.0/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.2.0.jar 运行 MapReduce 作业 命令： hadoop
注意，设置这些选项就改变了针对Hadoop框架依赖的类（但仅仅对你的作业而言），这可能会引起作业的提交失败或者任务失败，因此请谨慎使用这些选项。...一种是将这些信息写到map的输出流供reduce任务分析和汇总，而不是写到标准错误流。这种方法通常必须改变程序结构，所以先选用其他技术。...完成这些修改，我们重新编译代码，重新创建JAR文件，然后重新运行作业并在运行时进人任务页面。 5.1任务和任务尝试页面 作业页面包含了一些查看作业中任务细节的链接。...有时你可能需要调试一个问题，这个问题你怀疑在运行一个Hadoop命令的JVM上发生，而不是在集群上。...在集群上运行作业时，很难使用调试器，因为不知道哪个节点处理哪部分输人，所以不能在错误发生之前安装调试器。然而，有其他一些方法可以用。 在本地重新产生错误：对于特定的输人，失败的任务通常总会失败。
，而传统代码是命令式的，需要一步步的操作指令 流畅式接口，方法调用链接在一起，清晰易读 基本转换 根据学生列表返回名称列表，传统上的代码一般是这样： List nameList = new...代码更为直观易读了，但你可能会担心它的性能有问题。filter()和map()都需要对流中的每个元素操作一次，一起使用会不会就需要遍历两次呢？答案是否定的，只需要一次。...但并发流内部会使用多线程，线程个数一般与系统的CPU核数一样，以充分利用CPU的计算能力。...Stream API也与各种基于Unix系统的管道命令类似，熟悉Unix系统的都知道，Unix有很多命令，大部分命令只是专注于完成一件事情，但可以通过管道的方式将多个命令链接起来，完成一些复杂的功能，比如...小结 本节初步介绍了Java 8引入的函数式数据处理类库，Stream API，它类似于Unix的管道命令，也类似于数据库查询语言SQL，通过组合利用基本函数，可以在更高的层次上思考问题，以声明式的方式简洁地实现期望的功能
Java 应用程序作为具有单个 mapper 任务的 MapReduce 作业运行Hadoop 集群上。工作流作业一直要等到 Java操作结束运行之后才能继续执行下一个操作。...电子邮件操作可同步运行，而工作流作业一直要等到发送电子邮件之后才会触发下一个操作。您可以使用Hadoop EL 表达式将参数分配给电子邮件操作。 清单 14....body> 结束语 当多个相互依赖的作业与数据流捆绑在一起的时候...，Oozie 工作流就会变成一个数据管道应用程序。...Apache Oozie工作流促进了数据逻辑流程的设计、错误处理、故障转移机制等。您可以配置 Oozie协调器或捆绑的应用程序来有效地管理工作流，不过，关于这些主题的讨论已超出了本文的讨论范围。
MapReduce的工作流程 MapReduce与传统的UNIX命令管道的主要区别在于，MapReduce可以跨越多台计算机并行计算，手动编写的Mapper和Reducer不需要了解输入来自何处或输出的去处...MapReduce的工作数据流 应用程序代码被打包成Jar文件，上传到分布式存储系统之上，对应的节点会下载应用程序的Jar文件，然后启动Map任务并开始读取输入文件，每次将一条记录传递给Mapper的回调函数...在一个大型公司之中，许多不同的团队可能运行不同的工作，它们读取彼此的输出，所以通过工具支持管理等复杂的数据流是很重要的。...如果您在代码中引入了一个bug，输出错误，可以简单地回滚到以前版本的代码并重新运行该作业，并且再次输出正确的结果。更简单的解决方案，可以将旧输出保存在不同的目录中，然后简单地进行切换。...批处理将逻辑处理代码与配置分离，这里便允许优雅地重用代码：一个团队可以专注于实现逻辑处理，而其他团队可以决定何时何地运行该作业。
为什么使用Oozie 使用Oozie主要基于以下两点原因： 在Hadoop中执行的任务有时候需要把多个MapReduce作业连接到一起执行，或者需要多个作业并行处理。...当前运行的工作流实例，包括实例的状态和变量。 ...所有由动作节点触发的计算和处理任务都不在Oozie中运行。它们是由Hadoop的MapReduce框架执行的。这种低耦合的设计方法让Oozie可以有效利用Hadoop的负载平衡、灾难恢复等机制。...有时，我们还需要连接定时运行、但时间间隔不同的工作流操作。多个以不同频率运行的工作流的输出会成为下一个工作流的输入。把这些工作流连接在一起，会让系统把它作为数据应用的管道来引用。...三、Falcon简介 Apache Falcon 是一个面向Hadoop的、新的数据处理和管理平台，设计用于数据移动、数据管道协调、生命周期管理和数据发现。
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