hadoop streaming如何实现多路输出扩展

hadoop streaming可以通过多个-output选项来实现多路输出扩展。

例如，可以使用以下命令来将输入文件流式传输到两个不同的输出目录：

hadoop streaming \ -input myInputDirs \ -output myOutputDir1 \ -output myOutputDir2 \ -mapper myMapper.py \ -reducer myReducer.py

上述命令将导致hadoop streaming运行两个独立的MapReduce作业，第一个作业将输出被写入myOutputDir1，第二个作业将输出被写入myOutputDir2。

此外，hadoop streaming还可以通过使用-jobconf选项来为每个输出目录指定不同的MapReduce作业配置，这样可以进一步扩展多路输出的功能。

例如，可以使用以下命令来为每个输出目录分别指定不同的reduce任务数：

hadoop streaming \ -input myInputDirs \ -output myOutputDir1 \ -output myOutputDir2 \ -mapper myMapper.py \ -reducer myReducer.py \ -jobconf mapred.reduce.tasks=4 \ -jobconf mapred.reduce.tasks=8

上述命令将导致hadoop streaming运行两个独立的MapReduce作业，第一个作业将使用4个reduce任务，第二个作业将使用8个reduce任务。

通过使用-output和-jobconf选项，hadoop streaming可以实现多路输出扩展，这样可以有效利用集群的计算资源，提高作业的运行效率。