Streaming简介
Streaming框架允许任何程序语言实现的程序在Hadoop MapReduce中使用，方便已有程序向Hadoop平台移植。因此可以说对于hadoop的扩展性意义重大，今天简单说一下。
Streaming的原理是用Java实现一个包装用户程序的MapReduce程序，该程序负责调用MapReduce Java接口获取key/value对输入，创建一个新的进程启动包装的用户程序，将数据通过管道传递给包装的用户程序处理，然后调用MapReduce Java接口将用户程序的输出切分成key/value对输出。
Streaming优点
1 开发效率高，便于移植
只要按照标准输入输出格式进行编程，就可以满足hadoop要求。因此单机程序稍加改动就可以在集群上进行使用。 同样便于测试
只要按照 cat input | mapper | sort | reducer > output 进行单机测试即可。
如果单机测试通过，大多数情况是可以在集群上成功运行的，只要控制好内存就好了。
2 提高程序效率
有些程序对内存要求较高，如果用java控制内存毕竟不如C/C++。
Streaming不足
1 Hadoop Streaming默认只能处理文本数据，无法直接对二进制数据进行处理
2 Streaming中的mapper和reducer默认只能向标准输出写数据，不能方便地处理多路输出
具体参数介绍
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-input <path> |
输入数据路径 |
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-output <path> |
输出数据路径 |
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-mapper <cmd|JavaClassName> |
mapper可执行程序或Java类 |
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-reducer <cmd|JavaClassName> |
reducer可执行程序或Java类 |
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-file <file> Optional |
分发本地文件 |
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-cacheFile <file> Optional |
分发HDFS文件 |
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-cacheArchive <file> Optional |
分发HDFS压缩文件 |
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-numReduceTasks <num> Optional |
reduce任务个数 |
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-jobconf | -D NAME=VALUE Optional |
作业配置参数 |
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-combiner <JavaClassName> Optional |
Combiner Java类 |
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-partitioner <JavaClassName> Optional |
Partitioner Java类 |
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-inputformat <JavaClassName> Optional |
InputFormat Java类 |
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-outputformat <JavaClassName>Optional |
OutputFormat Java类 |
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-inputreader <spec> Optional |
InputReader配置 |
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-cmdenv <n>=<v> Optional |
传给mapper和reducer的环境变量 |
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-mapdebug <path> Optional |
mapper失败时运行的debug程序 |
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-reducedebug <path> Optional |
reducer失败时运行的debug程序 |
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-verbose Optional |
详细输出模式 |
下面是对各个参数的详细说明：
l -input <path>：指定作业输入，path可以是文件或者目录，可以使用*通配符，-input选项可以使用多次指定多个文件或目录作为输入。
l -output <path>：指定作业输出目录，path必须不存在，而且执行作业的用户必须有创建该目录的权限，-output只能使用一次。
l -mapper：指定mapper可执行程序或Java类，必须指定且唯一。
l -reducer：指定reducer可执行程序或Java类，必须指定且唯一。
l -file, -cacheFile, -cacheArchive：分别用于向计算节点分发本地文件、HDFS文件和HDFS压缩文件。
l -numReduceTasks：指定reducer的个数，如果设置-numReduceTasks 0或者-reducer NONE则没有reducer程序，mapper的输出直接作为整个作业的输出。
-jobconf | -D NAME=VALUE：指定作业参数，NAME是参数名，VALUE是参数值，可以指定的参数参考hadoop-default.xml。特别建议用-jobconf mapred.job.name='My Job Name'设置作业名，使用-jobconf mapred.job.priority=VERY_HIGH | HIGH | NORMAL | LOW | VERY_LOW设置作业优先级，使用-jobconf mapred.job.map.capacity=M设置同时最多运行M个map任务，使用-jobconf mapred.job.reduce.capacity=N设置同时最多运行N个reduce任务。常见的作业配置参数如下表所示：
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mapred.job.name |
作业名 |
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mapred.job.priority |
作业优先级 |
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mapred.job.map.capacity |
最多同时运行map任务数 |
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mapred.job.reduce.capacity |
最多同时运行reduce任务数 |
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hadoop.job.ugi |
作业执行权限 |
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mapred.map.tasks |
map任务个数 |
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mapred.reduce.tasks |
reduce任务个数 |
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mapred.job.groups |
作业可运行的计算节点分组 |
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mapred.task.timeout |
任务没有响应（输入输出）的最大时间 |
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mapred.compress.map.output |
map的输出是否压缩 |
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mapred.map.output.compression.codec |
map的输出压缩方式 |
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mapred.output.compress |
reduce的输出是否压缩 |
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mapred.output.compression.codec |
reduce的输出压缩方式 |
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stream.map.output.field.separator |
map输出分隔符 |
l -combiner：指定combiner Java类，对应的Java类文件打包成jar文件后用-file分发。
l -partitioner：指定partitioner Java类，Streaming提供了一些实用的partitioner实现，参考KeyBasedFiledPartitoner和IntHashPartitioner。
l -inputformat, -outputformat：指定inputformat和outputformat Java类，用于读取输入数据和写入输出数据，分别要实现InputFormat和OutputFormat接口。如果不指定，默认使用TextInputFormat和TextOutputFormat。
l -cmdenv NAME=VALUE：给mapper和reducer程序传递额外的环境变量，NAME是变量名，VALUE是变量值。
l -mapdebug, -reducedebug：分别指定mapper和reducer程序失败时运行的debug程序。
l -verbose：指定输出详细信息，例如分发哪些文件，实际作业配置参数值等，可以用于调试。
from：http://www.cnblogs.com/luchen927/archive/2012/01/16/2323479.html