Hadoop Streaming 是 Hadoop 生态系统中的一个工具，它允许用户使用任意可执行程序（如脚本或命令行工具）作为 Map 和 Reduce 阶段的处理程序，而不必使用 Java 编写完整的 MapReduce 应用。这个特性极大地拓宽了 Hadoop 的应用范围，因为用户可以用熟悉的编程语言如 Python、Ruby 或 Bash shell 来处理数据。
**Hadoop Streaming 的工作原理**
Hadoop Streaming 通过 Unix 标准输入和输出（stdin 和 stdout）作为 MapReduce 程序与 Hadoop 框架之间的通信接口。Map任务的输入是从输入文件中逐行读取的，而 Map 函数的输出则必须是键值对，以制表符（\t）分隔。Reduce 函数的输入同样是由 Map 输出的键值对组成，同样遵循相同的分隔规则。这种设计使得非 Java 语言也能轻松地参与到 MapReduce 处理流程中。
**Map 阶段**
在 Map 阶段，用户编写的可执行程序从 stdin 接收输入数据，通常是一行文本。然后，程序对每一行数据进行处理并生成键值对，输出到 stdout。在 Ruby 示例中，`max_temperature_map.rb` 脚本从输入数据中提取年份和温度，并过滤掉无效记录，生成格式化的键值对。
**Reduce 阶段**
在 Reduce 阶段，用户提供的可执行程序同样通过 stdin 读取数据，这次是按键分组的 Map 输出。Reduce 函数对每个键的所有值进行处理，例如在 `max_temperature_reduce.rb` 示例中，它找到对应键的最大温度值。处理完后，Reduce 程序将结果输出到 stdout，形成最终的结果键值对。
**运行 Hadoop Streaming 作业**
执行 Hadoop Streaming 作业通常涉及以下步骤：
1. 指定 Hadoop Streaming JAR 文件的位置。
2. 指定输入数据的路径。
3. 指定输出结果的路径。
4. 分别提供 Map 和 Reduce 可执行程序的位置。
例如：
```
hadoop jar $HADOOP_INSTALL/contrib/streaming/hadoop-*-streaming.jar \
-input input/ncdc/sample.txt \
-output output \
-mapper ch02/src/main/ruby/max_temperature_map.rb \
-reducer ch02/src/main/ruby/max_temperature_reduce.rb
```
在这个命令中，`$HADOOP_INSTALL` 指向 Hadoop 安装目录，`input/ncdc/sample.txt` 是输入文件，`output` 是输出目录，`max_temperature_map.rb` 和 `max_temperature_reduce.rb` 分别是 Map 和 Reduce 的脚本。
**其他支持的编程语言**
除了 Ruby，Hadoop Streaming 还支持许多其他语言，如 Python，Python 示例中展示了如何导入 `re` 模块来处理文本数据，实现类似的功能。
Hadoop Streaming 提供了一种灵活的方式来利用非 Java 语言处理大规模数据，这对于那些不熟悉 Java 或者希望利用现有脚本语言技能的开发人员来说非常有用。尽管它的能力有限，不适合所有类型的数据处理，但对于文本处理和简单的数据分析任务，Hadoop Streaming 是一个快速有效的解决方案。
