Hadoop流
虽然Hadoop是用java写的，但是Hadoop提供了Hadoop流，Hadoop流提供一个API, 允许用户使用任何语言编写map函数和reduce函数. Hadoop流动关键是，它使用UNIX标准流作为程序与Hadoop之间的接口。因此，任何程序只要可以从标准输入流中读取数据，并且可以把数据写入标准输出流中，那么就可以通过Hadoop流使用任何语言编写MapReduce程序的map函数和reduce函数。 例如：bin/hadoop jar contrib/streaming/hadoop-streaming-0.20.203.0.jar -mapper /usr/local/hadoop/mapper.php -reducer /usr/local/hadoop/reducer.php -input test/* -output out4 Hadoop流引入的包：hadoop-streaming-0.20.203.0.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： -input：指明输入hdfs文件的路径 -output：指明输出hdfs文件的路径 -mapper：指明map函数 -reducer：指明reduce函数
mapper函数
代码语言：javascript复制mapper.php文件，写入如下代码：
#!/usr/local/php/bin/php
<?php
$word2count = array();
// input comes from STDIN (standard input)
// You can this code :$stdin = fopen(“php://stdin”, “r”);
while (($line = fgets(STDIN)) !== false) {
// remove leading and trailing whitespace and lowercase
$line = strtolower(trim($line));
// split the line into words while removing any empty string
$words = preg_split('/W/', $line, 0, PREG_SPLIT_NO_EMPTY);
// increase counters
foreach ($words as $word) {
$word2count[$word] = 1;
}
}
// 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
foreach ($word2count as $word => $count) {
// tab-delimited
echo $word, chr(9), $count, PHP_EOL;
}
?>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/local/php/bin/php 告诉linux，要用#!/usr/local/php/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mapper.php当作cat, grep一样的命令执行了：./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 它的使用效果是： 在linux控制台输入 ./mapper.php 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，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。
reducer函数
代码语言：javascript复制创建reducer.php文件，写入如下代码：
#!/usr/local/php/bin/php
<?php
$word2count = array();
// input comes from STDIN
while (($line = fgets(STDIN)) !== false) {
// remove leading and trailing whitespace
$line = trim($line);
// parse the input we got from mapper.php
list($word, $count) = explode(chr(9), $line);
// convert count (currently a string) to int
$count = intval($count);
// sum counts
if ($count > 0) $word2count[$word] = $count;
}
// sort the words lexigraphically
//
// this set is NOT required, we just do it so that our
// final output will look more like the official Hadoop
// word count examples
ksort($word2count);
// write the results to STDOUT (standard output)
foreach ($word2count as $word => $count) {
echo $word, chr(9), $count, PHP_EOL;
}
?>这段代码的大意是统计每个单词出现了多少次数，并以” hello 2 world 1″ 这样的形式输出
用Hadoop来运行
把文件放入 Hadoop 的 DFS 中： bin/hadoop dfs -put test.log test 执行 php 程序处理这些文本( 以Streaming方式执行PHP mapreduce程序:): bin/hadoop jar contrib/streaming/hadoop-streaming-0.20.203.0.jar -mapper /usr/local/hadoop/mapper.php -reducer /usr/local/hadoop/reducer.php -input test/* -output out 注意： 1) input和output目录是在hdfs上的路径 2) 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 3 ) mapper.php 和 reducer.php 必须复制到所有 DataNode 服务器上的相同路径下, 所有的服务器都已经安装php.且安装路径一样.
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bin/hadoop d fs -cat /tmp/out/part-00000
