示例：

main中：

Configuration conf = new Configuration();

Text maxscore = new Text("12989");

DefaultStringifier.store(conf, maxscore ,"maxscore");

这样，Text对象maxscore就以“maxscore”作为key存储在conf对象中了，然后在map和reduce函数中调用load的方法便可以把对象读出。

mapper获取:

Configuration conf = context.getConfiguration()

Text out = DefaultStringifier.load(conf, "maxscore", Text.class);

需要说明的是，这个需要传递的对象必须要先实现序列化的接口，Hadoop的序列化是通过Writable接口来实现的。

(2) 参考自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_6b7cf18f0100x9jg.html

2.  编写 Streaming 程序时，如何向map、reduce函数传递参数

可以通过 streaming 的 cmdenv 选项设置环境变量，然后在 map 和 reduce 脚本中获取环境变量。

可参考 << hadoop streaming 高级编程 >>

http://dongxicheng.org/mapreduce/hadoop-streaming-advanced-programming/

(0) 作业提交脚本:

#!/usr/bin/env bash

max_read_count=${array[0]}

min_read_count=${array[1]}

max_write_count=${array[2]}

min_write_count=${array[3]}

hadoop jar $HADOOP_HOME/contrib/streaming/hadoop-0.20.2-streaming.jar \

-D mapred.reduce.tasks=1

-input $input \

-output $output  \

-mapper $mapper_script \

-file $map_file  \

-reducer $reducer_script \

-file $reduce_file \

-cmdenv "max_read_count=${array[0]}" \      # 设置环境变量   max_read_count .

-cmdenv "min_read_count=${array[1]}" \       # 多个变量时请多次使用 -cmdenv

-cmdenv "max_write_count=${array[2]}" \

-cmdenv "min_write_count=${array[3]}"

(1) Python mapper.py

#!/usr/bin/env python

import sys

import os

min_r_count = float(os.environ.get('min_read_count')) # get environment variables.

max_r_count = float(os.environ.get('max_read_count'))

min_w_count = float(os.environ.get('min_write_count'))

max_w_count = float(os.environ.get('max_write_count'))

(1) streaming 加载本地单个文件

streaming 支持 -file 选项, 可以把 -file 后面的本地文件(注意是本地文件)打包成作业提交的一部分, 即打包到作业的jar文件当中, 这样在mapreduce脚本中就可以像访问本地文件一样访问打包的文件了.

实例:

作业提交文件 run.sh

mapper.py

注意：在提交作业时使用的是 -file logs/wbscoretest.log 指定需要加载的文件. 在 map 脚本中只需要直接读取文件 wbscoretest.log 即可, 不需要写 logs/wbscoretest.log, 因为只加载了文件 wbscoretest.log, 而不会加载 logs 目录和

wbscoretest.log 文件.

(2) streaming 加载本地多个文件

(3) streaming 加载本地目录 ( 若加载多个目录，用逗号隔开，-files dir1, dir2, dir3 )

使用streaming的 -file 选项不能加载本地目录, 我实验是如此.

我们可以使用 hadoop 的通用选项 -files 来加载本地目录, 加载成功后在mapreduce脚本中可以像访问本地目录一样访问加载的目录.

实际应用中，我们在编写 分词MapReduce作业时需要加载分词词典，就使用该方法.

作业提交脚本:

map 脚本: 读取目录下的文件.

加载多个目录：

注意：多个目录之间用逗号隔开，且不能有空格，否则会出错，这个限制太蛋疼了。

例如：

(4) streaming编程时在mapreduce脚本中读 hdfs 文件

使用 -files 选项, 后面跟需要读的 hdfs 文件路径. 这样在 mapreduce 脚本中就可以直接通过文件名来访问该文件.

作业提交脚本:

map脚本:

如果需要加载大文件, 我们可以将文件先上传到 hdfs 中, 然后在 mapreduce 脚本中读取 hdfs 文件.

(5) streaming编程时在mapreduce脚本中读 hdfs 目录

使用 -files 选项, 后面跟需要读的 hdfs 目录. 这样在 mapreduce 脚本中就可以像访问本地目录一样访问该目录.

作业提交脚本:

map脚本:  直接读取 tmp_kentzhan 目录.