hadoop学习笔记

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hadoop执行map的时候， 因为少写了下面一行，导致老是不能执行。废了一上午。

#! /usr/bin/python

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map和reduce的第一行都加上trip了，因为streaming的原因，某一行可能会产生多行的空白字符。

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每个map至少要有一条输出，否则会“java.lang.RuntimeException: PipeMapRed.waitOutputThreads(): subprocess failedwith code 1 ” 

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排序的方式是java的话：按字母的字典排序。如果类型是整形，则按数字大小排序，但是python的key如果是数字的话，如果不经过处理也是按照字典排序的。

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Reduce指定几个个数，就会生成几个文件

￥经验证：

如果上传的是一个tar.gz，但是这个tar.gz解包后是一个文件夹，也就是说包含多个文件，那么hadoop内部仍然做了处理。把所有的文件依次处理。

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如果两个名字相同的文件打包成不同的文件名（后缀为tar.gz），在普通的机器中会进行覆盖。但是在hadoop的streaming处理中，不会发生覆盖。

￥可以自动解压tar.gz.，不用config压缩的配置

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1. Native Java API，最常规和高效的访问方式，适合Hadoop MapReduce Job并行批处理HBase表数据

2. HBase Shell，HBase的命令行工具，最简单的接口，适合HBase管理使用

3. Thrift Gateway，利用Thrift序列化技术，支持C++，PHP，Python等多种语言，适合其他异构系统在线访问HBase表数据

4. REST Gateway，支持REST 风格的Http API访问HBase, 解除了语言限制

5. Pig，可以使用Pig Latin流式编程语言来操作HBase中的数据，和Hive类似，本质最终也是编译成MapReduce Job来处理HBase表数据，适合做数据统计

6. Hive，当前Hive的Release版本尚没有加入对HBase的支持，但在下一个版本Hive 0.7.0中将会支持HBase，可以使用类似SQL语言来访问HBase

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1. Native Java API，最常规和高效的访问方式，适合Hadoop MapReduce Job并行批处理HBase表数据

2. HBase Shell，HBase的命令行工具，最简单的接口，适合HBase管理使用

3. Thrift Gateway，利用Thrift序列化技术，支持C++，PHP，Python等多种语言，适合其他异构系统在线访问HBase表数据

4. REST Gateway，支持REST 风格的Http API访问HBase, 解除了语言限制

5. Pig，可以使用Pig Latin流式编程语言来操作HBase中的数据，和Hive类似，本质最终也是编译成MapReduce Job来处理HBase表数据，适合做数据统计

6. Hive，当前Hive的Release版本尚没有加入对HBase的支持，但在下一个版本Hive 0.7.0中将会支持HBase，可以使用类似SQL语言来访问HBase

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