用PHP和Shell写Hadoop的MapReduce程序

Hadoop的核心虽然是用Java编写的，但Hadoop Streaming这一小工具为Hadoop提供了流式处理支持，打破了这一局限。这使得任何支持标准输入（stdin）和标准输出（stdout）的可执行程序都能成为Hadoop的Mapper或Reducer。这种设计理念的灵活性令人惊叹。

想象一下，你习惯于使用动态语言进行编程，那么通过Hadoop Streaming，你可以轻松地使用这些语言来编写MapReduce程序。例如，在狼蚁网站SEO优化的场景中，我们可以使用PHP来实现Word Counter的MapReduce。

为了开始这个过程，首先需要找到Hadoop Streaming的jar文件。它位于Hadoop根目录的contrib/streaming文件夹内。以hadoop-0.20.2版本为例，其路径为$HADOOP_HOME/contrib/streaming/hadoop-0.20.2-streaming.jar。

接下来，我们编写Mapper部分。创建一个名为wc_mapper.php的文件，内容如下：

这个PHP文件首先通过打开标准输入流（php://stdin）来接收输入。然后，它将每行文本分割成单词，并以“word 1”的形式输出每个单词及其出现次数。

这个PHP文件有两个与众不同的地方：

首先是作为可执行程序的部分。第一行的“!/usr/bin/php”告诉Linux系统使用/usr/bin/php作为该文件的解释器。这种写法在Linux shell脚本和Python脚本中非常常见。这使得我们可以像执行cat或grep命令一样直接执行wc_mapper.php文件。

其次是使用标准输入接收输入。PHP支持多种参数传入方式，其中最常见的是通过Web传递的参数（从$_GET, $_POST超全局变量中取）和命令行参数（从$_SERVER['argv']中取）。在这里，我们使用的是标准输入stdin。这意味着当你运行wc_mapper.php时，你可以直接在控制台输入文本，按下Ctrl + D后，wc_mapper.php开始处理输入并输出结果。

这种使用PHP编写MapReduce程序的方式，不仅保持了原有编程习惯，还充分利用了Hadoop的并行处理能力。通过Hadoop Streaming，我们可以将任何支持标准IO的工具或语言与Hadoop集成，从而扩展Hadoop的生态系统并推动大数据处理的边界。在数据世界的中，让我们开始聚焦于一个特定的任务：统计单词出现的次数。为此，我们需要编写一个reducer，就像铸造一把能够剖析数据海洋的利剑。

打开你的代码编辑器，新建一个名为 `wc_reducer.php` 的文件，然后输入以下代码：

```php

!/usr/bin/php

$in = fopen("php://stdin", "r");

$results = array();

while ($line = fgets($in, 4096)) {

list($key, $value) = preg_split("/[\t\s]+/", trim($line), 2); // 使用空格或制表符分割键值对

if (isset($results[$key])) { // 如果键已存在，增加对应的值

$results[$key] += intval($value);

} else { // 如果键不存在，将其添加到结果数组中并设置其值为输入值

$results[$key] = intval($value);

}

}

fclose($in);

ksort($results); // 按照键名排序结果数组

foreach ($results as $key => $value) { // 输出结果，格式为“键名 键值”并以换行符结束

print "$key\t$value";

}

```

这段代码的核心功能是从输入流中读取数据，统计每个单词出现的次数，并按单词排序后输出统计结果。它的工作方式类似于一个数据处理的工匠，精细地雕琢着每一个数据颗粒。

接下来，我们要在Hadoop上运行这个reducer。需要上传要统计的示例文本到Hadoop的文件系统（HDFS）。使用以下命令上传文本文件：

```bash

hadoop fs -put .TXT /tmp/input

```

然后，我们可以使用Hadoop的Streaming功能以PHP执行MapReduce程序。执行以下命令时，请确保替换路径为实际的 `wc_mapper.php` 和 `wc_reducer.php` 文件路径：

```bash

hadoop jar hadoop-0.20.2-streaming.jar \

-input /tmp/input \

-output /tmp/output \

-mapper wc_mapper.php的绝对路径 \

-reducer wc_reducer.php的绝对路径

```

五、Hadoop MapReduce程序的Shell脚本之旅

在这个充满数据的时代，Hadoop MapReduce已成为大数据处理的核心工具。今天，我们将通过Shell脚本Hadoop MapReduce的魅力。

让我们先来看一个简单的脚本示例：

```bash

!/bin/bash

加载配置信息

source './config.sh'

命令行参数

while getopts "d:" arg; do

case $arg in

d) date=$OPTARG;;

) echo "未知参数" >&2; exit 1;;

esac

done

默认处理日期设为昨天

default_date=$(date -v-1d +%Y-%m-%d)

确定最终处理日期，格式不对则退出执行

if ! [[ "$date" =~ [12][0-9]{3}-(0[1-9]|1[12])-(0[1-9]|[12][0-9]|3[01]) ]]; then

echo "日期格式错误: $date" >&2; exit 1;

fi

获取待处理文件列表

log_files=$(hadoop fs -ls ${log_file_dir_in_hdfs} | awk '{print $8}' | grep $date)

if [ $(echo $log_files | wc -l) -lt 1 ]; then echo "未找到日志文件"; exit 0; fi

构建输入文件列表

for f in $log_files; do input_files_list="${input_files_list} $f"; done

定义MapReduce函数

map_reduce() {

hadoop jar ${streaming_jar_path} -input ${input_files_list} -output ${mapreduce_output_dir}${date}/${1}/ \

-mapper "${mapper}" -reducer "${reducer}" -file "${mapper}" && echo "Streaming任务完成!" || exit 1;

}

循环处理每个bucket

for bucket in ${bucket_list[@]}; do map_reduce $bucket; done

```

这个脚本首先加载配置信息，然后命令行参数以获取处理日期。接着，它检查日期格式是否正确，并获取待处理的日志文件列表。之后，脚本构建了一个输入文件列表并定义了一个MapReduce函数来处理这些文件。脚本循环处理每个bucket。整个过程通过Shell脚本自动化执行，极大地简化了Hadoop MapReduce的操作。让我们期待更多的大数据奇迹在这个强大的工具下诞生！