hadoop中哪个组件用于处理流数据 hadoop流处理模式

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mob64ca14079fb3 2024-03-11 11:30:59

文章标签 hadoop中哪个组件用于处理流数据 Java Streaming 数据 文章分类 Hadoop 大数据

2，hadoop流机制

Streaming的原理是用Java实现一个包装用户程序的MapReduce程序，该程序负责调用MapReduce Java接口获取key/value对输入，创建一个新的进程启动包装的用户程序，将数据通过管道传递给包装的用户程序处理，然后调用MapReduce Java接口将用户程序的输出切分成key/value对输出。如下图所示，其中Streaming Java Mapper通过管道将key/value输入传递给用户mapper程序的标准输入，并获取用户mapper程序的标准输出；Streaming Java Reducer调用Java接口通过InputFormat从HDFS获取输入数据，从管道将key/value传递给用户 reducer程序的标准输入，获取用户reducer程序的标准输出并调用Java接口通过OutputFormat输出数据；用户mapper和reducer程序负责处理数据，都从标准输入读取数据，向标准输出写入数据。

3) 用Java编写的MapReduce程序直接处理框架从输入数据中得到的key/value对，在Streaming中Java程序不直接处理key/value对，而是通过管道写到mapper程序的标准输入，mapper程序再从key/tvalue中解析出key/value对，这个过程多了两次数据拷贝和解析（分割），带来一定的开销。对于reducer也是一样的。

3，命令使用介绍

streaming命令参数列表：

-input <path>

输入数据路径

-output <path>

输出数据路径

-mapper <cmd|JavaClassName>

mapper可执行程序或Java类

-reducer <cmd|JavaClassName>

reducer可执行程序或Java类

-file <file> Optional

分发本地文件

-cacheFile <file> Optional

分发HDFS文件

-cacheArchive <file> Optional

分发HDFS压缩文件

-numReduceTasks <num> Optional

reduce任务个数

-jobconf | -D NAME=VALUE Optional

作业配置参数

-combiner <JavaClassName> Optional

Combiner Java类

-partitioner <JavaClassName> Optional

Partitioner Java类

-inputformat <JavaClassName> Optional

InputFormat Java类

-outputformat <JavaClassName> Optional

OutputFormat Java类

-inputreader <spec> Optional

InputReader配置

-cmdenv <n>=<v> Optional

传给mapper和reducer的环境变量

-mapdebug <path> Optional

mapper失败时运行的debug程序

-reducedebug <path> Optional

reducer失败时运行的debug程序

-verbose Optional

4，详细输出模式

下面是对各个参数的详细说明：

-jobconf | -D NAME=VALUE：指定作业参数，NAME是参数名，VALUE是参数值，可以指定的参数参考hadoop-default.xml。特别建议用-jobconf mapred.job.name='My Job Name'设置作业名，使用-jobconf mapred.job.priority=VERY_HIGH | HIGH | NORMAL | LOW | VERY_LOW设置作业优先级，使用-jobconf mapred.job.map.capacity=M设置同时最多运行M个map任务，使用-jobconf mapred.job.reduce.capacity=N设置同时最多运行N个reduce任务。

常见的作业配置参数如下表所示：

mapred.job.name

作业名

mapred.job.priority

作业优先级

mapred.job.map.capacity

最多同时运行map任务数

mapred.job.reduce.capacity

最多同时运行reduce任务数

hadoop.job.ugi

作业执行权限

mapred.map.tasks