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流量比较大的日志要是直接写入 Hadoop 对 Namenode 负载过大，所以入库前合并，可以把各个节点的日志凑并成一个文件写入 HDFS。 根据情况定期合成，写入到 hdfs 里面。

咱们看看日志的大小，200 G 的 dns 日志文件，我压缩到了 18 G，要是用 awk perl 当然也可以，但是处理速度肯定没有分布式那样的给力。

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Hadoop Streaming 原理

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。

任何语言，只要是方便接收标准输入输出就可以做 mapreduce~

再搞之前我们先简单测试下 shell 模拟 mapreduce 的性能速度~

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看下他的结果，350 M 的文件用时 35 秒左右。

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这是 2 G 的日志文件，居然用了 3 分钟。 当然和我写的脚本也有问题，我们是模拟 mapreduce 的方式，而不是调用 shell 下牛逼的 awk，gawk 处理。

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