在上面的例子里，mapper和reducer都是可执行文件，它们从标准输入读入数据（一行一行读）， 并把计算结果发给标准输出。Streaming工具会创建一个Map/Reduce作业， 并把它发送给合适的集群，同时监视这个作业的整个执行过程。

如 果一个可执行文件被用于mapper，则在mapper初始化时， 每一个mapper任务会把这个可执行文件作为一个单独的进程启动。 mapper任务运行时，它把输入切分成行并把每一行提供给可执行文件进程的标准输入。 同时，mapper收集可执行文件进程标准输出的内容，并把收到的每一行内容转化成key/value对，作为mapper的输出。默认情况下，一行中第一个tab之前的部分作为key，之后的（不包括tab）作为value。 如果没有tab，整行作为key值，value值为null。不过，这可以定制，在下文中将会讨论如何自定义key和value的切分方式。

如果一个可执行文件被用于reducer，每个reducer任务会把这个可执行文件作为一个单独的进程启动。 Reducer任务运行时，它把输入切分成行并把每一行提供给可执行文件进程的标准输入。同时，reducer收集可执行文件进程标准输出的内容，并把每一行内容转化成key/value对，作为reducer的输出。默认情况下，一行中第一个tab之前的部分作为key，之后的（不包括tab）作为value。在下文中将会讨论如何自定义key和value的切分方式。

这是Map/Reduce框架和streaming mapper/reducer之间的基本通信协议。

用户也可以使用java类作为mapper或者reducer。上面的例子与这里的代码等价：

$HADOOP_HOME/bin/hadoop  jar $HADOOP_HOME/hadoop-streaming.jar \
    -input myInputDirs \
    -output myOutputDir \
    -mapper org.apache.hadoop.mapred.lib.IdentityMapper \
    -reducer /bin/wc

任何可执行文件都可以被指定为mapper/reducer。这些可执行文件不需要事先存放在集群上； 如果在集群上还没有，则需要用-file选项让framework把可执行文件作为作业的一部分，一起打包提交。例如：

$HADOOP_HOME/bin/hadoop jar $HADOOP_HOME/hadoop-streaming.jar \
-input myInputDirs \
-output myOutputDir \
-mapper myPythonScript.py \
-reducer /bin/wc \
-filemyPythonScript.py

Hadoop streaming框架默认情况下会以'\t'作为分隔符，将每行第一个'\t'之前的部分作为key，其余内容作为value，如果没有'\t'分隔 符，则整行作为key；这个key\tvalue对又作为reduce的输入。hadoop 提供配置供用户自主设置分隔符。
-D stream.map.output.field.separator \#设置map输出中key和value的分隔符
-D stream.num.map.output.key.fields \#设置map程序分隔符的位置，该位置之前的部分作为key，之后的部分作为value
-D map.output.key.field.separator \#设置map输出中key内部的分割符
-D num.key.fields.for.partition\#指定分桶时，key按照分隔符切割后，其中用于分桶key所占的列数（配合-partitioner org.apache.hadoop.mapred.lib.KeyFieldBasedPartitioner 使用）
-D stream.reduce.output.field.separator \#设置reduce输出中key和value的分隔符
-D stream.num.reduce.output.key.fields #设置reduce程序分隔符的位置

一个实用的Partitioner类

（二次排序，-partitioner org.apache.hadoop.mapred.lib.KeyFieldBasedPartitioner 选项）

Hadoop 有一个工具类org.apache.hadoop.mapred.lib.KeyFieldBasedPartitioner， 它在应用程序中很有用。Map/reduce框架用这个类切分map的输出， 切分是基于key值的前缀，而不是整个key。例如：

$HADOOP_HOME/bin/hadoop  jar $HADOOP_HOME/hadoop-streaming.jar \
    -input myInputDirs \
    -output myOutputDir \
    -mapper org.apache.hadoop.mapred.lib.IdentityMapper \
    -reducer org.apache.hadoop.mapred.lib.IdentityReducer \
    -partitioner org.apache.hadoop.mapred.lib.KeyFieldBasedPartitioner \
    -jobconf stream.map.output.field.separator=. \
    -jobconf stream.num.map.output.key.fields=4 \
    -jobconf map.output.key.field.separator=. \
    -jobconf num.key.fields.for.partition=2 \
    -jobconf mapred.reduce.tasks=12

其中，-jobconf stream.map.output.field.separator=.和-jobconf stream.num.map.output.key.fields=4是前文中的例子。Streaming用这两个变量来得到mapper的key/value对。

上面的Map/Reduce 作业中map输出的key一般是由“.”分割成的四块。但是因为使用了-jobconf num.key.fields.for.partition=2选项，所以Map/Reduce框架使用key的前两块来切分map的输出。其中，-jobconf map.output.key.field.separator=.指定了这次切分使用的key的分隔符。这样可以保证在所有key/value对中， key值前两个块值相同的所有key被分到一组，分配给一个reducer。

这种高效的方法等价于指定前两块作为主键，后两块作为副键。 主键用于切分块，主键和副键的组合用于排序。

本地单机调试: