An Introduction to Hadoop Streaming API in Big Data

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

Hadoop Streaming 是 Hadoop 的一个子项目，它可以让用户在 Hadoop 上运行离线批处理作业或实时流处理作业。其主要工作原理是从标准输入（stdin）读取数据，对其进行处理，然后输出到标准输出（stdout）。Hadoop Streaming 的计算模型是 MapReduce-like，每个 mapper 和 reducer 都运行在 Hadoop 中，因此它支持复杂的并行处理。

Hadoop Streaming 的特点之一就是其简单性、可靠性和效率高。基于 MapReduce 模型的并行计算模型保证了数据的处理速度和准确性。但是，它没有提供像 MapReduce 或 Spark 这样的高级分析功能，需要使用其他组件才能实现这些功能。

Big Data Analytics 是指利用海量的数据进行复杂的数据分析和决策。由于缺乏高效的处理能力，传统的数据仓库和分析工具难以应付此类数据量的增长。而 Hadoop 在大数据领域中扮演着越来越重要的角色，它的分布式计算和存储架构能够快速响应海量的数据，同时为 Hadoop 大数据分析提供了丰富的工具和平台。

Hadoop Streaming API 提供了一种利用 Hadoop 进行批处理和流处理的方案。通过 Stream API，用户可以轻松地编写 Java 或 Python 代码，并在命令行界面上运行。Stream API 既可以用于批处理任务，也可以用于实时流处理任务。

本文将为您详细阐述 Hadoop Streaming API 的特性及其使用方法，希望能够帮助读者更好地理解 Hadoop Streaming API 及其在 Big Data Analytics 中的应用。

2.基本概念和术语

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