原始Liunx 的python版本不帶numpy ，安裝了anaconda 之後，使用hadoop streaming 時無法調用anaconda python ，

後來發現是參數沒設置好。。。

進入正題：

環境：

4臺服務器：master slave1 slave2 slave3。

全部安裝anaconda2與anaconda3， 主環境py2 。anaconda2與anaconda3共存見：Ubuntu16.04 Liunx下同時安裝Anaconda2與Anaconda3

安裝目錄：/home/orient/anaconda2

Hadoop 版本2.4.0

數據準備：

inputFile.txt 一共100個數字 全部數據 下載：

0.970413
0.901817
0.828698
0.197744
0.466887
0.962147
0.187294
0.388509
0.243889
0.115732
0.616292
0.713436
0.761446
0.944123
0.200903

編寫mrMeanMapper.py

 1 #!/usr/bin/env python
 2 import sys
 3 from numpy import mat, mean, power
 4 
 5 def read_input(file):
 6     for line in file:
 7         yield line.rstrip()
 8         
 9
 
 input = read_input(sys.stdin)#creates a list of input lines
10 input = [float(line) for line in input] #overwrite with floats
11 numInputs = len(input)
12 input = mat(input)
13 sqInput = power(input,2)
14 
15 #output size, mean, mean(square values)
16 print "%d\t%f\t%f" % (numInputs, mean(input), mean(sqInput)) #
 
calc mean of columns
17 print >> sys.stderr, "report: still alive" 

編寫mrMeanReducer.py

 1 #!/usr/bin/env python
 2 import sys
 3 from numpy import mat, mean, power
 4 
 5 def read_input(file):
 6     for line in file:
 7         yield line.rstrip()
 8        
 9 input = read_input(sys.stdin)#creates a list of input lines
10 
11 #split input lines into separate items and store in list of lists
12 mapperOut = [line.split(‘\t‘) for line in input]
13 
14 #accumulate total number of samples, overall sum and overall sum sq
15 cumVal=0.0
16 cumSumSq=0.0
17 cumN=0.0
18 for instance in mapperOut:
19     nj = float(instance[0])
20     cumN += nj
21     cumVal += nj*float(instance[1])
22     cumSumSq += nj*float(instance[2])
23     
24 #calculate means
25 mean = cumVal/cumN
26 meanSq = cumSumSq/cumN
27 
28 #output size, mean, mean(square values)
29 print "%d\t%f\t%f" % (cumN, mean, meanSq)
30 print >> sys.stderr, "report: still alive"

本地測試mrMeanMapper.py ,mrMeanReducer.py

cat inputFile.txt |python mrMeanMapper.py |python mrMeanReducer.py 

我把 inputFile.txt，mrMeanMapper.py ,mrMeanReducer.py都放在了同一目錄下 ~/zhangle/Ch15/hh/hh

所有的操作也都是這此目錄下！！！

將inputFile.txt上傳到hdfs

zhangle/mrmean-i 是HDFS上的目錄

hadoop fs -put inputFile.txt zhangle/mrmean-i

運行Hadoop streaming

1 hadoop jar /usr/programs/hadoop-2.4.0/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.4.0.jar  2 -input zhangle/mrmean-i 3 -output zhangle/output12222 4 -file mrMeanMapper.py 5 -file mrMeanReducer.py 6 -mapper "/home/orient/anaconda2/bin/python mrMeanMapper.py" 7 -reducer "/home/orient/anaconda2/bin/python mrMeanReducer.py"

參數解釋：

第一行：/usr/programs/hadoop-2.4.0/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.4.0.jar 是我Hadoop streaming 所在的目錄

第二行： zhangle/mrmean-i 是剛才將inputFile.txt 上傳的目錄

第三行：zhangle/mrmean-out12222 是結果輸出目錄，也是在HDFS上

第四行： mrMeanMapper.py是當前目錄下的mapper程序

第五行： mrMeanRdeducer.py是當前目錄下的reducer程序

第六行： /home/orient/anaconda2/bin/python 是anaconda2目錄下的python ，如果去掉，會直接調用自帶的python，自帶python沒有安裝numpy等python包。！！

第七行： 同第六行。

查看運行結果：

 hadoop fs -cat zhangle/output12222/part-00000

問題解決

1. 出現“Error: java.lang.RuntimeException: PipeMapRed.waitOutputThreads(): subprocess failed with code 1”的錯誤

解決方法：

在hadoop上實施MapReduce之前，一定要在本地運行一下你的python程序，看

• 首先進入包含map和reduce兩個py腳本文件和數據文件inputFile.txt的文件夾中。然後輸入一下命令，看是否執行通過：

• cat inputFile.txt |python mrMeanMapper.py |python mrMeanReducer.py

2.出現錯誤：“Error: java.lang.RuntimeException: PipeMapRed.waitOutputThreads(): subprocess failed with code 2”，或者出現jar文件找不到的情況，或者出現輸出文件夾已經存在的情況。

• Mapper.py和Reduce.py的最前面要加上：#!/usr/bin/env python 這條語句
• 在Hadoop Streaming命令中，請確保按以下的格式來輸入

• 1 hadoop jar /usr/programs/hadoop-2.4.0/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.4.0.jar  2 -input zhangle/mrmean-i 3 -output zhangle/output12222 4 -file mrMeanMapper.py 5 -file mrMeanReducer.py 6 -mapper "/home/orient/anaconda2/bin/python mrMeanMapper.py" 7 -reducer "/home/orient/anaconda2/bin/python mrMeanReducer.py"

• 要確保jar文件的路徑正確，hadoop 2.4版本的該文件是保存在：$HADOOP_HOME/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.4.0.jar中，不同的hadoop版本可能略有不同HDFS中的輸出文件夾（這裏是HDFS下的/user/hadoop/mr-ouput13），一定要是一個新的（之前不存在）的文件夾，因為即使上條Hadoop Streaming命令沒有執行成功，仍然會根據你的命令來創建輸出文件夾，而後面再輸入Hadoop Streaming命令如果使用相同的輸出文件夾時，就會出現“輸出文件夾已經存在的錯誤”；參數 –file後面是map和reduce的腳本，路徑可以是詳細的絕對路徑，，也可以是當前路徑，當前路徑下一定要有mapper，reducer 函數，但是在參數 -mapper 和-reducer之後，需要指定python腳本的環境目錄，而且用引號引起來。　　

3.出現錯誤：“Error: java.lang.RuntimeException: PipeMapRed.waitOutputThreads(): subprocess failed with code 127”.

腳本環境的問題 在第六行與第七行 加上python 環境目錄即可。

參考：

http://www.cnblogs.com/lzllovesyl/p/5286793.html

http://www.zhaizhouwei.cn/hadoop/190.html

http://blog.csdn.net/wangzhiqing3/article/details/8633208

hadoop streaming anaconda python 計算平均值