Hadoop Streaming，
Hadoop MapReduce和HDFS采用Java实现，默认提供Java编程接口，另外提供了C++编程接口和Streaming框架。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。
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。如下图所示，其中Streaming Java Mapper通过管道将key/value输入传递给用户mapper程序的标准输入，并获取用户mapper程序的标准输出；Streaming Java Reducer调用Java接口通过InputFormat从HDFS获取输入数据，从管道将key/value传递给用户 reducer程序的标准输入，获取用户reducer程序的标准输出并调用Java接口通过OutputFormat输出数据；用户mapper和reducer程序负责处理数据，都从标准输入读取数据，向标准输出写入数据。
Streaming有如下一些优点：
1)开发效率高，很多现有程序（包括脚本）能够方便的移植到hadoop平台上去运行
2)某些程序运行效率高，对于某些cpu密集型程序，如果map-reduce程序用C++编写，效率有可能提高
Streaming存在如下一些不足：
1) Hadoop Streaming默认只能处理文本数据。
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。
3) 用Java编写的MapReduce程序直接处理框架从输入数据中得到的key/value对，在Streaming中Java程序不直接处理key/value对，而是通过管道写到mapper程序的标准输入，mapper程序再从key/tvalue中解析出key/value对，这个过程多了两次数据拷贝和解析（分割），带来一定的开销。对于reducer也是一样的。
streaming命令参数列表：
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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：
-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。
-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。
-mapper：指定mapper可执行程序或Java类，必须指定且唯一。
-reducer：指定reducer可执行程序或Java类，必须指定且唯一。
-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。
-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。
-combiner：指定combiner Java类，对应的Java类文件打包成jar文件后用-file分发。
-partitioner：指定partitioner Java类，Streaming提供了一些实用的partitioner实现，参考KeyBasedFiledPartitoner和IntHashPartitioner。
-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。
-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。
-mapdebug, -reducedebug：分别指定mapper和reducer程序失败时运行的debug程序。
-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。
-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 |