Hadoop Streaming是Hadoop提供的多语言编程工具，通过该工具，用户可采用任何语言编写MapReduce程序，本文将介绍几个Hadoop Streaming编程实例，大家可重点从以下几个方面学习：
（1）对于一种编写语言，应该怎么编写Mapper和Reduce，需遵循什么样的编程规范
（2） 如何在Hadoop Streaming中自定义Hadoop Counter
（3） 如何在Hadoop Streaming中自定义状态信息，进而给用户反馈当前作业执行进度
（4） 如何在Hadoop Streaming中打印调试日志，在哪里可以看到这些日志
（5）如何使用Hadoop Streaming处理二进制文件，而不仅仅是文本文件
1. C++版WordCount
（1）Mapper实现（mapper.cpp） 编程
（2）Reducer实现（reducer.cpp）
（3）编译运行
编译以上两个程序：
测试一下：
注：上面这种测试方法会频繁打印以下字符串，可以先注释掉，这些字符串hadoop能够识别
测试通过后，可通过以下脚本将作业提交到集群中（run_cpp_mr.sh）：
2. Shell版WordCount
（1）Mapper实现（mapper.sh） 编程
（2）Reducer实现（mapper.sh）
（3）测试运行
测试以上两个程序：
注：上面这种测试方法会频繁打印以下字符串，可以先注释掉，这些字符串hadoop能够识别 编程
测试通过后，可通过以下脚本将作业提交到集群中（run_shell_mr.sh）：
3. 程序说明
在Hadoop Streaming中，标准输入、标准输出和错误输出各有妙用，其中，标准输入和输出分别用于接受输入数据和输出处理结果，而错误输出的意义视内容而定： 编程
（1）如果标准错误输出的内容为：reporter:counter:group,counter,amount，表示将名称为counter，所在组为group的hadoop counter值增加amount，hadoop第一次读到这个counter时，会创建它，之后查找counter表，增加对应counter值
（2）如果标准错误输出的内容为：reporter:status:message，则表示在界面或者终端上打印message信息，可以是一些状态提示信息 编程
（3）如果采用错误输出的内容不是以上两种情况，则表示调试日志，Hadoop会将其重定向到stderr文件中。注：每个Task对应三个日志文件，分别是stdout、stderr和syslog，都是文本文件，可以在web界面上查看这三个日志文件内容，也可以登录到task所在节点上，到对应目录中查看。
另外，需要注意一点，默认Map Task输出的key和value分隔符是\t，Hadoop会在Map和Reduce阶段按照\t分离key和value，并对key排序，注意这点非常重要，当然，你可以使用stream.map.output.field.separator指定新的分隔符。
