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李闹闹童鞋的博客，感谢博主
实验部分亲测，1台主节点2台计算节点。
1）Streaming简介
Hadoop的MapReduce和HDFS均采用Java进行实现，默认提供Java编程接口，用户通过这些编程接口，可以定义map、reduce函数等等。
但是如果希望使用其他语言编写map、reduce函数怎么办呢？
Hadoop提供了一个框架Streaming，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hadoop提供的Java编程接口。
2）运行命令
/.../bin/hadoop streaming -input /..../input -output /..../output -mapper "mapper.py" -reducer "reducer.py" -file mapper.py -file reducer.py -D mapred.job.name ="wordcount" -D mapred.reduce.tasks = "1"
3）Streaming常用命令
（1）-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。
（2）-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。
（3）-mapper：指定mapper可执行程序或Java类，必须指定且唯一。
（4）-reducer：指定reducer可执行程序或Java类，必须指定且唯一。
（5）-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，具体使用方法参考文件分发与打包。
（6）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。
（7）-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。
-jobconf mapred.job.name='My Job Name'设置作业名
-jobconf mapred.job.priority=VERY_HIGH | HIGH | NORMAL | LOW | VERY_LOW设置作业优先级
-jobconf mapred.job.map.capacity=M设置同时最多运行M个map任务
-jobconf mapred.job.reduce.capacity=N设置同时最多运行N个reduce任务
-jobconf mapred.map.tasks 设置map任务个数
-jobconf mapred.reduce.tasks 设置reduce任务个数
-jobconf mapred.compress.map.output 设置map的输出是否压缩
-jobconf mapred.map.output.compression.codec 设置map的输出压缩方式
-jobconf mapred.output.compress 设置reduce的输出是否压缩
-jobconf mapred.output.compression.codec 设置reduce的输出压缩方式
-jobconf stream.map.output.field.separator 设置map输出分隔符
例子：-D stream.map.output.field.separator=: \ 以冒号进行分隔
-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
（8）-combiner：指定combiner Java类，对应的Java类文件打包成jar文件后用-file分发。
（9）-partitioner：指定partitioner Java类，Streaming提供了一些实用的partitioner实现，参考KeyBasedFiledPartitoner和IntHashPartitioner。
（10）-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。
（11）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。
（12）-mapdebug, -reducedebug：分别指定mapper和reducer程序失败时运行的debug程序。
（13）-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
实验一：map输出3个gz压缩，如果不指定reduce个数；结果：reduce只会启动一个，输出明文；
-jobconf "mapred.map.tasks=3" \ -jobconf "mapred.compress.map.output=true" \ -jobconf "mapred.map.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec"
实验二：启动map输出4个gz压缩，reduce指定gz压缩（暂时不指定reduce个数）；结果：reduce端输出1个gz压缩文件；
-jobconf "mapred.map.tasks=4" \ -jobconf "mapred.compress.map.output=true" \ -jobconf "mapred.map.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec" \ -jobconf "mapred.output.compress=true" \ -jobconf "mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec"
实验三：启动map输出4个gz压缩，reduce指定gz压缩，reduce指定5个；结果：reduce端输出5个压缩文件（2台slave节点显示，reduce先启动了4个，完成后启动了另一个）
-jobconf "mapred.map.tasks=4" \ -jobconf "mapred.reduce.tasks=5" \ -jobconf "mapred.compress.map.output=true" \ -jobconf "mapred.map.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec" \ -jobconf "mapred.output.compress=true" \ -jobconf "mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec"
实验四：map端输入时，输入5个压缩文件，不指定map和reduce个数；结果：自动启动5个map和1个reduce
-mapper "cat"
实验五：map输入5个压缩文件，指定map个数为3，reduce个数为2；观察结果：启动map个数为5个！！！！reduce个数为2个；所以压缩只会影响到map的个数，reduce的个数乣指定，或者默认为1；
-jobconf "mapred.map.tasks=3" \ -jobconf "mapred.reduce.tasks=2"
结论：如果map输入为压缩文件，则压缩文件个数是map的启动个数；
map的压缩输出对reduce的运行个数无影响；
reduce的压缩输出会产生压缩文件；