一、原理
Hadoop Streaming是Hadoop提供的一个编程工具，它允许用户使用任何可执行文件或者脚本文件作为Mapper和Reducer，例如：采用shell脚本语言中的一些命令作为mapper和reducer（cat作为mapper，wc作为reducer）
$HADOOP_HOME/bin/hadoop jar $HADOOP_HOME/contrib/streaming/hadoop-*-streaming.jar \
-input myInputDirs \
-output myOutputDir \
-mapper cat \
-reducer wc
mapper和reducer会从标准输入中读取用户数据，一行一行处理后发送给标准输出。Streaming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（可执行或者脚本）作为mapper，则在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（不包括tab）作为value。如果没有tab，整行作为key值，value值为null。不过，这可以定制，在下文中会介绍如何自定义key和value的切分方式。
对于reducer，类似。
以上是Map/Reduce框架和streaming mapper/reducer之间的基本通信协议。
二、语法
1、基本语法
Usage: $HADOOP_HOME/bin/hadoop jar \
$HADOOP_HOME/contrib/streaming/hadoop-*-streaming.jar [options]
options：
（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。
（6）-partitioner：用户自定义的partitioner程序
（7）-combiner：用户自定义的combiner程序（必须用java实现）
（8）-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
2）mapred.reduce.tasks：reduce task数目
3）stream.map.input.field.separator/stream.map.output.field.separator：map task输入/输出数据的分隔符，默认均为\t。
4）stream.num.map.output.key.fields：指定map task输出记录中key所占的域数目
5）stream.reduce.input.field.separator/stream.reduce.output.field.separator：reduce task输入/输出数据的分隔符，默认均为\t。
6）stream.num.reduce.output.key.fields：指定reduce task输出记录中key所占的域数目。
有时只需要map函数处理输入数据，这时只需把mapred.reduce.tasks设置为零，Map/Reduce框架就不会创建reducer任务，mapper任务的输出就是整个作业的最终输出。为了做到向下兼容，Hadoop Streaming也支持“-reduce None”选项，它与“-jobconf mapred.reduce.tasks=0”等价。
2、扩展语法
之前已经提到，当Map/Reduce框架从mapper的标准输入读取一行时，它把这一行切分为key/value对。在默认情况下，每行第一个tab符之前的部分作为key，之后的部分作为value（不包括tab符）。
但是，用户也可以自定义，可以指定分隔符是其它字符而不是默认的tab符，或者指定在第n（n>=1）个分割符处分割而不是默认的第一个。例如：
$HADOOP_HOME/bin/hadoop jar $HADOOP_HOME/hadoop-streaming.jar \
-input myInputDirs \
-output myOutputDir \
-mapper org.apache.hadoop.mapred.lib.IdentityMapper \
-reducer org.apache.hadoop.mapred.lib.IdentityReducer \
-jobconf stream.map.output.field.separator=. \
-jobconf stream.num.map.output.key.fields=4
在上面的例子中，“-jobconf stream.map.output.field.separator=.”指定“.”作为map输出内容的分隔符，并且从在第4个“.”之前的部分作为key，之后的部分作为value（不包括这第4个“.”）。 如果一行中的“.”少于4个，则整行的内容作为key，value设为空的Text对象（就像这样创建了一个Text：new Text("")）。
同样地，用户也可以使用“-jobconf stream.reduce.output.field.separator=SEP”和“-jobconf stream.num.reduce.output.fields=NUM”来指定reduce输出的行中，第几个分隔符处分割key和value。
三、实例
为了说明各种语言编写Hadoop Streaming程序的方法，下面以WordCount为例，WordCount作业的主要功能是对用户输入的数据中所有字符串进行计数。
1、shell
#vi mapper.sh
#! /bin/bash
while read LINE; do
for word in $LINE
do
echo "$word 1"
done
done
-------------------------------------------------------------------------
#vi reducer.sh
#! /bin/bash
count=0
started=0
word=""
while read LINE;do
newword=`echo $LINE | cut -d ' ' -f 1`
if [ "$word" != "$newword" ];then
[ $started -ne 0 ] && echo -e "$word\t$count"
word=$newword
count=1
started=1
else
count=$(( $count + 1 ))
fi
done
echo -e "$word\t$count"
-------------------------------------------------------------------------
本地测试：cat input.txt | sh mapper.sh | sort | sh reducer.sh
集群测试：
$HADOOP_HOME/bin/hadoop jar $HADOOP_HOME/contrib/streaming/hadoop-*-streaming.jar \
-input myInputDirs \
-output myOutputDir \
-mapper mapper.sh\
-reducer reducer.sh
如果执行上面脚本提示：“Caused by: java.io.IOException: Cannot run program “/user/hadoop/Mapper”: error=2, No such file or directory”，则说明找不到可执行程序，可以在提交作业时，采用-file选项指定这些文件，比如上面例子中，可以使用“-file mapper.py -file reducer.py”，这样，Hadoop会将这两个文件自动分发到各个节点上，比如：
$HADOOP_HOME/bin/hadoop jar $HADOOP_HOME/contrib/streaming/hadoop-*-streaming.jar \
-input myInputDirs \
-output myOutputDir \
-mapper mapper.sh\
-reducer reducer.sh\
-file mapper.sh \
-file reducer.sh
2、python
#vi mapper.py
#!/usr/bin/env python
import sys
#maps words to their counts
word2count = {}
#input comes from STDIN (standard input)
for line in sys.stdin:
#remove leading and trailing whitespace
line = line.strip()
#split the line into words while removing any empty strings
words = filter(lambda word: word, line.split())
#increase counters
for word in words:
#write the results to STDOUT (standard output);
#what we output here will be the input for the
#Reduce step, i.e. the input for reducer.py
#
#tab-delimited; the trivial word count is 1
print '%s\t%s' % (word, 1)
-------------------------------------------------------------------------
#vi reducer.py
#!/usr/bin/env python
from operator import itemgetter
import sys
#maps words to their counts
word2count = {}
#input comes from STDIN
for line in sys.stdin:
#remove leading and trailing whitespace
line = line.strip()
#parse the input we got from mapper.py
word, count = line.split()
#convert count (currently a string) to int
try:
count = int(count)
word2count[word] = word2count.get(word, 0) + count
except ValueError:
#count was not a number, so silently
#ignore/discard this line
pass
#sort the words lexigraphically;
#
#this step is NOT required, we just do it so that our
#final output will look more like the official Hadoop
#word count examples
sorted_word2count = sorted(word2count.items(), key=itemgetter(0))
#write the results to STDOUT (standard output)
for word, count in sorted_word2count:
print '%s\t%s'% (word, count)
-------------------------------------------------------------------------
本地测试：
cat input.txt | python mapper.py | sort | python reducer.py
集群测试：
$HADOOP_HOME/bin/hadoop jar $HADOOP_HOME/contrib/streaming/hadoop-*-streaming.jar \
-input myInputDirs \
-output myOutputDir \
-mapper mapper.py\
-reducer reducer.py
更多详细信息请参看，还有。
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