发布于 2014-11-29 05:54:46 | 302 次阅读 | 评论: 0 | 来源: 网友投递
Hadoop分布式系统
一个分布式系统基础架构，由Apache基金会所开发。
用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。
本文是一个用PHP和Shell写Hadoop的MapReduce程序示例,感兴趣的同学参考下.
一个分布式系统基础架构，由Apache基金会所开发。
用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。
Hadoop本身是Java写的，所以，给hadoop写mapreduce，人们会自然地想到Java。但Hadoop里面有个contrib叫做hadoop streaming，这是一个小工具，为hadoop提供streaming支持
使得任何支持标准IO (stdin, stdout)的可执行程序都能成为hadoop的mapper或者 reducer。例如：
在这个例子里，就使用了Unix/Linux自带的cat和wc工具来作为mapper / reducer，是不是很神奇？
如果你习惯了使用一些动态语言，用动态语言来写mapreduce吧，跟之前的编程没有任何不同，hadoop只是运行它的一个框架，下面我演示一下用PHP来实现Word Counter的mapreduce。
一、找到Streaming jar
Hadoop根目录下是没有hadoop-streaming.jar的，因为streaming是一个contrib，所以要去contrib下面找，以hadoop-0.20.2为例，它在这里：
二、写Mapper
新建一个wc_mapper.php，写入如下代码：
这段代码的大致意思是：把输入的每行文本中的单词找出来，并以”
hello 1
world 1″
这样的形式输出出来。
和之前写的PHP基本没有什么不同，对吧，可能稍微让你感到陌生有两个地方：
PHP作为可执行程序
第一行的“#!/usr/bin/php”告诉linux，要用/usr/bin/php这个程序作为以下代码的解释器。写过linux shell的人应该很熟悉这种写法了，每个shell脚本的第一行都是这样: #!/bin/bash, #!/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wc_mapper.php当作cat, grep一样的命令执行了：./wc_mapper.php
使用stdin接收输入
PHP支持多种参数传入的方法，大家最熟悉的应该是从$_GET, $_POST超全局变量里面取通过Web传递的参数，次之是从$_SERVER['argv']里取通过命令行传入的参数，这里，采用的是标准输入stdin
它的使用效果是：
在linux控制台输入 ./wc_mapper.php
wc_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，wc_mapper.php开始执行真正的业务逻辑，并将执行结果输出
那么stdout在哪呢？print本身已经就是stdout啦，跟我们以前写web程序和CLI脚本没有任何不同。
三、写Reducer
新建一个wc_reducer.php，写入如下代码：
这段代码的大意是统计每个单词出现了多少次，并以”
hello 2
world 1″
这样的形式输出。
四、用Hadoop来运行
上传要统计的示例文本
以Streaming方式执行PHP mapreduce程序
注意：
input和output目录是在hdfs上的路径
mapper和reducer是在本地机器的路径，一定要写绝对路径，不要写相对路径，以免到时候hadoop报错说找不到mapreduce程序。
查看结果
五、shell版的Hadoop MapReduce程序
# 加载配置文件
source './config.sh'
# 处理命令行参数
while getopts "d:" arg
do
case $arg in
d)
date=$OPTARG
?)
echo "unkonw argument"
exit 1
esac
done
# 默认处理日期为昨天
default_date=`date -v-1d +%Y-%m-%d`
# 最终处理日期. 如果日期格式不对, 则退出执行
date=${date:-${default_date}}
if ! [[ "$date" =~ [12][0-9]{3}-(0[1-9]|1[12])-(0[1-9]|[12][0-9]|3[01]) ]]
then
echo "invalid date(yyyy-mm-dd): $date"
exit 1
fi
# 待处理文件
log_files=$(${hadoop_home}bin/hadoop fs -ls ${log_file_dir_in_hdfs} | awk '{print $8}' | grep $date)
# 如果待处理文件数目为零, 则退出执行
log_files_amount=$(($(echo $log_files | wc -l) + 0))
if [ $log_files_amount -lt 1 ]
then
echo "no log files found"
exit 0
fi
# 输入文件列表
for f in $log_files
do
input_files_list="${input_files_list} $f"
done
function map_reduce () {
if ${hadoop_home}bin/hadoop jar ${streaming_jar_path} -input${input_files_list} -output ${mapreduce_output_dir}${date}/${1}/ -mapper "${mapper} ${1}" -reducer "${reducer}" -file "${mapper}"
then
echo "streaming job done!"
else
exit 1
fi
}
# 循环处理每一个bucket
for bucket in ${bucket_list[@]}
do
map_reduce $bucket
done