pipeshadoop pipes怎么用

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pipe welded efw 管道焊接焊 词典结果： pipe[英][pa?p][美][pa?p] n.管子; 烟斗; 管乐器; （管风琴的）音管; vt.以管输送; 用管乐器演奏; 尖声唱; vi.吹奏管乐器; 尖叫; 尖声地说（或唱），尖声啼鸣; [航海] 吹长哨; 第三人称单数：pipes过去分词：piped复数：pipes现在进行时：piping过去式：piped 以上结果来自金山词霸

hadoop pipes怎么用

Hadoop的Pipes Hadoop的Pipes是Hadoop MapReduce的C++接口代称。

不同于使用标准输入和输出来实现map代码和reduce代码之间的Streaming，Pipes使用套接字作为 tasktracker与C++版本map函数或reduce函数的进程之间的通道，而未使用JNI。

我们将用C++重写贯穿本章的示例，然后，我们将看到如何使用Pipes来运行它。

例 2-12 显示了用C++语言编写的map函数和reduce 函数的源代码。

例2-12. 用C++语言编写的MaxTemperature程序 #include <algorithm> #include <limits> #include <stdint.h> #include <string> #include "hadoop/Pipes.hh" #include "hadoop/TemplateFactory.hh" #include "hadoop/StringUtils.hh" class MaxTemperatureMapper : public HadoopPipes::Mapper { public: MaxTemperatureMapper(HadoopPipes::TaskContext& context) { } void map(HadoopPipes::MapContext& context) { std::string line = context.getInputValue(); std::string year = line.substr(15, 4); std::string airTemperature = line.substr(87, 5); std::string q = line.substr(92, 1); if (airTemperature != "+9999" && (q == "0" || q == "1" || q == "4" || q == "5" || q == "9")) { context.emit(year, airTemperature); } } }; class MapTemperatureReducer : public HadoopPipes::Reducer { public: MapTemperatureReducer(HadoopPipes::TaskContext& context) { } void reduce(HadoopPipes::ReduceContext& context) { int maxValue = INT_MIN; while (context.nextValue()) { maxValue = std::max(maxValue, HadoopUtils::toInt(context.getInputValue())); } context.emit(context.getInputKey(), HadoopUtils::toString(maxValue)); } }; int main(int argc, char *argv[]) { returnHadoopPipes::runTask(HadoopPipes:: TemplateFactory<MaxTemperatureMapper, MapTemperatureReducer>()); } 应用程序对Hadoop C++库链接提供了一个与tasktracker 子进程进行通信的简单封装。

通过扩展HadoopPipes命名空间中定义的mapper和reducer两个类，我们定义了map()和 reduce()方法，同时我们提供各种情况下map()和reduce()方法的实现。

这些方法采用了上下文对象(MapContext类型或 ReduceContext类型)，进而提供了读取输入数据和写入输出数据，以及通过JobConf类来访问作业配置信息的功能。

本例中的处理过程类似于 Java的处理方式。

与Java接口不同，C++接口中的键和值按字节缓冲，用标准模板库(Standard Template Library，STL)中的字符串表示。

这样做简化了接口，但把更重的负担留给了应用程序开发人员，因为开发人员必须来回封送(marshall)字符 串与特定应用领域内使用的具体类型。

这一点在MapTemperatureReducer中有所体现，我们必须把输入值转换为整型值(通过 HadoopUtils中定义的方法)，然后将找到的最大值转化为字符串后再输出。

在某些情况下，我们可以省略这类转化，如 MaxTemperatureMapper 中的airTemperature值无需转换为整型，因为map()方法并不将它当作数值类型来处理。

这个应用程序的入口点是main()方法。

它调用HadoopPipes::runTask，该函数连接到Java父进程，并在mapper和 reducer之间来回封送数据。

runTask()方法被传入一个Factory参数，由此新建mapper或reducer实例。

新建mapper还 是创建reducer，Java父进程可通过套接字连接进行控制。

我们可以用重载模板factory来设biner、partitioner、 record reader或record writer。