前两篇文章介绍了Hadoop Streaming框架的使用方法。由于篇幅所限，并没有介绍其中的高级使用方法，但是有一些用法还是相当常见的。今天对一些高级用法进行一个简单的说明，希望能给大家一些启发。

1. 使用cacheFile分发文件

如果文件（如字典文件）存放在HDFS中，希望计算时在每个计算节点上将文件当作本地文件处理，，可以使用-cacheFile hdfs://host:port/path/to/file#linkname选项在计算节点缓存文件，Streaming程序通过./linkname访问文件。

例如：

hadoop = `which hadoop`
#
$hadoop streaming \
-input /user/test/input -output /user/test/output \
-mapper mymapper.sh -reducer myreducer.sh \
-file /home/work/mymapper.sh \　
-file /home/work/myreducer.sh \
-cacheFile hdfs://namenode:port/user/test/dict.data#dictlink \
-jobconf mapred.job.name=”cache-file-demo”
#
mymapper.sh和myreducer.sh可以通过./dictlink直接访问字典文件hdfs://user/test/dict.data，而且是从本地读取文件。

2 用cacheArchive分发压缩包

有时要分发的文件有一定的目录结构，可以先将整个目录打包，然后整体进行上传。使用-cacheArchive hdfs://host:port/path/to/archivefile#linkname分发压缩包。

例如在本地有一个目录为app，里面有mapper.pl, reducer.pl, dict/dict.txt这些子目录和文件，mapper.pl和reducer.pl要读取./dict/dict.txt文件，希望在任务执行时不需要修改程序和目录结构， 可以按照下面的方式分发app目录：

# tar app.tar.gz –C app .  #本地打包
# $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs –put app.tar.gz /user/test/app.tar.gz   #包上传到HDFS
# $HADOOP_HOME/bin/hadoop streaming \
-input /user/test/input -output /user/test/output \
-mapper “perl app/mapper.pl” -reducer “perl app/reducer.pl” \
-cacheArchive hdfs://namenode:port/user/test/ app.tar.gz #app \
-jobconf mapred.job.name=”cache-archive-demo”

首先将本地app目录中的所有文件和目录打包压缩，然后上传到HDFS的/user/test/app.tar.gz，启动streaming任务时使用-cacheArchive选项将app.tar.gz分发到计算节点并解压到app目录，然后在当前工作目录创建到app目录的链接，-mapper选项指定app/mapper.pl为mapper程序，-reducer选项指定app/reducer.pl为reducer程序，它们都可以读取./dict/dict.txt文件。本地打包时要进入目录app而不是在app的上层目录打包，否则要通过app/app/mapper.pl才能访问到mapper.pl文件。

hadoop支持zip, jar, tar.gz格式的压缩包，由于Java解压zip压缩包时会丢失文件权限信息而且遇到中文文件名会出错，所见建议采用tar.gz压缩包。

三种文件分发方式的区别：-file将客户端本地文件打成jar包上传到HDFS然后分发到计算节点，-cacheFile将HDFS文件分发到计算节点，-cacheArchive将HDFS压缩文件分发到计算节点并解压。

3 输出数据分割

默认情况下Streaming框架将map输出的每一行第一个”\t”之前的部分作为key，之后的部分作为value，key\tvalue又作为reduce的输入。可以用-D stream.map.output.field.separator改变map输出中key和value的分隔符，用-D stream.num.map.output.key.fields设置分隔符的位置，该位置之前的部分作为key，之后的部分作为value。如下所示，其中-D stream.map. output.field.separator=:指定使用冒号”:”将map输出的一行分隔为key/value，-D stream.num.map.output.key.fields=2指定在第二个冒号处进行分隔，也就是第二个冒号之前的作为key，之后的作为value。如果没有冒号或冒号少于两个，则key为整行，value为空。

$HADOOP_HOME/bin/hadoop streaming \
-D stream.map.output.field.separator=: \
-D stream.num.map.output.key.fields=2 \
-input /user/test/input -output /user/test/output \
-mapper mymapper.sh -reducer myreducer.sh \
-file /home/work/mymapper.sh \
-file /home/work/myreducer.sh \
-jobconf mapred.job.name=”output-sep-demo”

与map类似，对于reduce的输出，同样也可以用-D stream.reduce.output.field.separator和-D stream.num.reduce.output.key.fields定制key/value分隔方式。

4 二次排序

KeyFieldBasedPartitioner是Hadoop库中的一个实用Partitioner，配置相应的参数就可以使用，通过KeyFieldBasedPartitioner可以方便地实现二次排序。

$HADOOP_HOME/bin/hadoop streaming \
-D stream.map.output.field.separator=. \
-D stream.num.map.output.key.fields=4 \
-D map.output.key.field.separator=. \
-D num.key.fields.for.partition=2 \
-input /user/test/input -output /user/test/output \
-mapper “mymapper.sh” -reducer “ myreducer.sh” \
-partitioner org.apache.hadoop.mapred.lib.KeyFieldBasedPartitioner \
-file /home/work/mymapper.sh \
-file /home/work/myreducer.sh \
-jobconf mapred.job.name=”key-partition-demo”

其中-Dstream.map.output.field.separator=.和-D stream.num.map.output.key.fields=4与上面的定制输出数据分隔方式意义相同，指定map的输出行第4个英文句号”.”之前为key，后面为value。-partitioner org.apache.hadoop.mapred.lib.KeyFieldBasedPartitioner指定使用KeyFieldBasedPartitioner，-D map.output.key.field.separator=.指定key的内部用英文句号”.”分隔，-D num.key.fields.for.partition=2指定将key分隔出来的前两个部分而不是整个key用于Partitioner做partition。

以上就是我个人认为hadoop streaming中比较常用的技巧，希望对大家有所帮助，同时也多多补充。