将 Hadoop Pig 输出作为 JSON 数据发布到 URL？

Posted 2023-04-17

【中文标题】将 Hadoop Pig 输出作为 JSON 数据发布到 URL？

【英文标题】：POST Hadoop Pig output to a URL as JSON data?

【发布时间】：2011-06-28 11:50:44

【问题描述】：

我有一个 Pig 作业，它分析日志文件并将摘要输出写入 S3。我不想将输出写入 S3，而是将其转换为 JSON 有效负载并将其发布到 URL。

一些注意事项：

此作业正在 Amazon Elastic MapReduce 上运行。 我可以使用 STREAM 通过外部命令传输数据，然后从那里加载。但是因为 Pig 从不向外部命令发送 EOF，这意味着我需要在每一行到达时对其进行 POST，并且我不能对它们进行批处理。显然，这会损害性能。

解决此问题的最佳方法是什么？ PiggyBank 或其他库中是否有我可以使用的东西？或者我应该写一个新的存储适配器？谢谢你的建议！

【问题讨论】：

事实证明，Pig 确实 发送 EOF。请参阅下面接受的答案。

【参考方案1】：

您可以编写 UDF 而不是流式传输（因为 UDF 的 do 提供了一个 finish() 回调）[1]

另一种方法是将 POST 作为数据的第二次传递。

您现有的 pig 步骤，它只是将单个关系作为 json 字符串写出 使用 NLineInputFormat 批量执行 POST 的简单流式作业

我总是喜欢这种方法，因为它可以分离关注点并使猪代码干净。

它还允许您（在我看来）在工作的 POST 部分使用更简单的调整选项。在这种情况下，根据接收 Web 服务的幂等性，关闭推测执行对您来说（可能）很重要。请注意，运行 大量 并发作业的集群也可能完全杀死服务器：D

例如分批发布 20 个...

$ hadoop jar ~/contrib/streaming/hadoop-streaming.jar \ -D mapred.line.input.format.linespermap=20 \ -D mapred.reduce.tasks.speculative.execution=false \ -输入 json_data_to_be_posted -输出输出 \ -mapper your_posting_script_here.sh \ -numReduceTasks 0 \ -inputformat org.apache.hadoop.mapred.lib.NLineInputFormat

[1]http://pig.apache.org/docs/r0.7.0/api/org/apache/pig/EvalFunc.html#finish%28%29

【参考方案2】：

也许您应该在 Pig 之外处理数据的发布。我发现将我的 Pig 包装在 bash 中通常比做一些 UDF 的帖子（没有双关语）处理步骤更容易。如果您不想让它命中 S3，您可以使用 dump 而不是 store 并处理要发布的标准。否则，将其存储在 S3 中，使用 hadoop fs -cat outputpath/part* 将其拉出，然后使用 curl 或其他方式将其发送出去。

【参考方案3】：

事实证明，Pig 确实正确地将 EOF 发送到外部命令，因此您可以选择通过外部脚本流式传输所有内容。如果它不起作用，那么您可能遇到了难以调试的配置问题。

以下是如何开始。使用您需要的任何解释器和脚本定义如下外部命令：

DEFINE UPLOAD_RESULTS `env GEM_PATH=/usr/lib/ruby/gems/1.9.0 ruby1.9 /home/hadoop/upload_results.rb`;

通过您的脚本流式传输结果：

/* Write our results to our Ruby script for uploading.  We add
   a trailing bogus DUMP to make sure something actually gets run. */
empty = STREAM results THROUGH UPLOAD_RESULTS;
DUMP empty;

在 Ruby 中，您可以将输入记录批处理成 1024 个块：

STDIN.each_line.each_slice(1024) do |chunk|
  # 'chunk' is an array of 1024 lines, each consisting of tab-separated
  # fields followed by a newline. 
end

如果这不起作用，请仔细检查以下内容：

您的脚本是否可以从命令行运行？ 从 Pig 运行时，您的脚本是否具有所有必要的环境变量？ 您的 EC2 引导操作是否正常工作？

其中一些很难验证，但如果其中任何一个失败，您很容易浪费大量时间进行调试。

但是请注意，您应该强烈考虑 mat kelcey 推荐的替代方法。