Hadoop Streaming是Hadoop提供的一个编程工具，它允许用户使用任何可执行文件或者脚本文件作为Mapper和Reducer，例如：

采用shell脚本语言中的一些命令作为mapper和reducer（cat作为mapper，wc作为reducer）

mapper和reducer会从标准输入中读取用户数据，一行一行处理后发送给标准输出。Streaming工具会创建MapReduce作业，发送给各个tasktracker，同时监控整个作业的执行过程。

如果一个文件（可执行或者脚本）作为mapper，mapper初始化时，每一个mapper任务会把该文件作为一个单独进程启动，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。

对于reducer，类似。

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

Hadoop Streaming用法

Usage: $HADOOP_HOME/bin/hadoop jar \

$HADOOP_HOME/contrib/streaming/hadoop-*-streaming.jar [options]

options：

（1）-input：输入文件路径

（2）-output：输出文件路径

（3）-mapper：用户自己写的mapper程序，可以是可执行文件或者脚本

（4）-reducer：用户自己写的reducer程序，可以是可执行文件或者脚本

（5）-file：打包文件到提交的作业中，可以是mapper或者reducer要用的输入文件，如配置文件，字典等。

（6）-partitioner：用户自定义的partitioner程序

（7）-combiner：用户自定义的combiner程序（必须用java实现）

（8）-D：作业的一些属性（以前用的是-jonconf），具体有：
            1）mapred.map.tasks：map task数目
            2）mapred.reduce.tasks：reduce task数目
            3）stream.map.input.field.separator/stream.map.output.field.separator： map task输入/输出数
据的分隔符,默认均为\t。
             4）stream.num.map.output.key.fields：指定map task输出记录中key所占的域数目
             5）stream.reduce.input.field.separator/stream.reduce.output.field.separator：reduce task输入/输出数据的分隔符，默认均为\t。
             6）stream.num.reduce.output.key.fields：指定reduce task输出记录中key所占的域数目
另外，Hadoop本身还自带一些好用的Mapper和Reducer：

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