hadoop streaming 遇到的问题小结

Hadoop Streaming 非常友好的一点是可以map 和reduce可以用python或者shell来写。狼厂的大boss在安装Hadoop的时候就说道一定要安装Hadoop streaming！于是开启了我Hadoop streaming 新世界的大门。

现在的我可以shell和python无缝切换写map和reduce啦，但也记录一下踩过的坑。

1. 查询bug问题：

我发现，如果map或者reduce有bug的话，hadoop streaming 在执行的时候并不会告诉你具体的内容，e.g 你的json读到了\n，list越界….. 这一点非常的不好，有时候本地模拟测试map reduce：

cat file1.txt file2.txt |python map.py |sort -k1,2 |awk -f reduce.awk 

但有时候本地测试通过，真正在集群上跑了就报错：

Running a job using hadoop streaming and mrjob: PipeMapRed.waitOutputThreads(): subprocess failed with code 1

完全看不出问题来好吗，于是我最开始只有非常笨的用排除法debug代码….效率真的超级低…

2. map和reduce，如果用python写，需要在.py文件加入：

#!/usr/bin/python

3. 如果想对第一列和第二列排序，其中第一列相同时，第二列逆排序

-D mapred.output.key.comparator.class=org.apache.hadoop.mapred.lib.KeyFieldBasedComparator \-D mapred.text.key.comparator.options="-k1,1 -k2rn" \－k1,1表示对第一列到第一列正排序(即对第一列正排序)－k2rn 表示对第二列逆排序

4. hadoop streaming shell 中指定：cacheArchive 是将上传到hdfs上的jar包解压并分发到其他datanode节点

 cd test  tar –zcvf test.tar.gz *  //本地打包时要进入目录test而不是在test的上层目录打包 hadoop fs –put test.tar.gz /user/hadoop/test/ 在shell里面加入：  -cacheArchive hdfs://host：port/user/hadoop/test/test.tar.gz#test -mapper “./test/mapper.sh ./test/hello.txt” -reducer ./test/reducer.sh// -mapper选项指定为mapper程序及其运行参数，-reducer选项指定reducer程序