出处：http://rfyiamcool.blog.51cto.com/1030776/1340057
流量比较大的日志要是直接写入Hadoop对Namenode负载过大，所以入库前合并，可以把各个节点的日志凑并成一个文件写入HDFS。 根据情况定期合成，写入到hdfs里面。
咱们看看日志的大小，200G的dns日志文件，我压缩到了18G，要是用awk perl当然也可以，但是处理速度肯定没有分布式那样的给力。
Hadoop Streaming原理
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。
任何语言，只要是方便接收标准输入输出就可以做mapreduce~
再搞之前我们先简单测试下shell模拟mapreduce的性能速度~
看下他的结果，350M的文件用时35秒左右。
这是2G的日志文件，居然用了3分钟。 当然和我写的脚本也有问题，我们是模拟mapreduce的方式，而不是调用shell下牛逼的awk，gawk处理。
awk的速度 ！果然很霸道，处理日志的时候，我也很喜欢用awk，只是学习的难度有点大，不像别的shell组件那么灵活简单。
这是官方的提供的两个demo ~
map.py
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 | #!/usr/bin/env python "" "A more advanced Mapper, using Python iterators and generators." "" import sys def read_input(file): for line in file: # split the line into words yield line.split() def main(separator= '\t' ): # input comes from STDIN (standard input) data = read_input(sys.stdin) for words in data: # 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 for word in words: print '%s%s%d' % (word, separator, 1 ) if __name__ == "__main__" : main() |
reduce.py的修改方式
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 | #!/usr/bin/env python "" "A more advanced Reducer, using Python iterators and generators." "" from itertools import groupby from operator import itemgetter import sys def read_mapper_output(file, separator= '\t' ): for line in file: yield line.rstrip().split(separator, 1 ) def main(separator= '\t' ): # input comes from STDIN (standard input) data = read_mapper_output(sys.stdin, separator=separator) # groupby groups multiple word-count pairs by word, # and creates an iterator that returns consecutive keys and their group: # current_word - string containing a word (the key) # group - iterator yielding all [ "<current_word>" , "<count>" ] items for current_word, group in groupby(data, itemgetter( 0 )): try : total_count = sum( int (count) for current_word, count in group) print "%s%s%d" % (current_word, separator, total_count) except ValueError: # count was not a number, so silently discard this item pass if __name__ == "__main__" : main() |
咱们再简单点：
| 1 2 3 4 5 6 7 | #!/usr/bin/env python import sys for line in sys.stdin: line = line.strip() words = line.split() for word in words: print '%s\t%s' % (word, 1 ) |
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 | #!/usr/bin/env python from operator import itemgetter import sys current_word = None current_count = 0 word = None for line in sys.stdin: line = line.strip() word, count = line.split( '\t' , 1 ) try : count = int (count) except ValueError: continue if current_word == word: current_count += count else : if current_word: print '%s\t%s' % (current_word, current_count) current_count = count current_word = word if current_word == word: print '%s\t%s' % (current_word, current_count) |
咱们就简单模拟下数据，跑个测试
剩下就没啥了，在hadoop集群环境下，运行hadoop的steaming.jar组件，加入mapreduce的脚本，指定输出就行了. 下面的例子我用的是shell的成分。
| 1 2 3 4 5 | [root@ 101 cron]#$HADOOP_HOME/bin/hadoop jar $HADOOP_HOME/contrib/streaming/hadoop-*-streaming.jar \ -input myInputDirs \ -output myOutputDir \ -mapper cat \ -reducer wc |
详细的参数，对于咱们来说提供性能可以把tasks的任务数增加下，根据情况自己测试下，也别太高了，增加负担。
（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
这里是统计dns的日志文件有多少行 ~
在mapreduce作为参数的时候，不能用太多太复杂的shell语言，他不懂的~
可以写成shell文件的模式；
| 1 2 3 4 5 6 7 8 | #! /bin/bash while read LINE; do # for word in $LINE # do # echo "$word 1" awk '{print $5}' done done |
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 | #! /bin/bash count= 0 started= 0 word= "" while read LINE; do goodk=`echo $LINE | cut -d ' ' -f 1 ` if [ "x" == x "$goodk" ];then continue fi if [ "$word" != "$goodk" ];then [ $started -ne 0 ] && echo -e "$word\t$count" word=$goodk count= 1 started= 1 else count=$(( $count + 1 )) fi done |
有时候会出现这样的问题，好好看看自己写的mapreduce程序 ~
13/12/14 13:26:52 INFO streaming.StreamJob: Tracking URL: http://101.rui.com:50030/jobdetails.jsp?jobid=job_201312131904_0030
13/12/14 13:26:53 INFO streaming.StreamJob: map 0% reduce 0%
13/12/14 13:27:16 INFO streaming.StreamJob: map 100% reduce 100%
13/12/14 13:27:16 INFO streaming.StreamJob: To kill this job, run:
13/12/14 13:27:16 INFO streaming.StreamJob: /usr/local/hadoop/libexec/../bin/hadoop job -Dmapred.job.tracker=localhost:9001 -kill job_201312131904_0030
13/12/14 13:27:16 INFO streaming.StreamJob: Tracking URL: http://101.rui.com:50030/jobdetails.jsp?jobid=job_201312131904_0030
13/12/14 13:27:16 ERROR streaming.StreamJob: Job not successful. Error: # of failed Map Tasks exceeded allowed limit. FailedCount: 1. LastFailedTask: task_201312131904_0030_m_000000
13/12/14 13:27:16 INFO streaming.StreamJob: killJob…
Streaming Command Failed!
python做为mapreduce执行成功后，结果和日志一般是放在你指定的目录下的，结果是在part-00000文件里面~
本文转自大角牛博客51CTO博客，原文链接http://blog.51cto.com/jingshengsun888/1341123如需转载请自行联系原作者
运维的戏子
