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Hadoop streaming是Hadoop的一个工具，它帮助用户创建和运行一类特殊的map/reduce作业，这些特殊的map/reduce作业是由一些可执行文件或脚本文件充当mapper或者reducer。通过streaming工具，程序员可以使用c++, python, perl, ruby等语言来开发map/reduce任务。
如何用python开发hadoop程序，hadoop源代码中提供了一个统计词频的例子WordCount.py，不过这个例子程序是将Python代码通过Jython运行时转换为jar包。然后通过streaming的方式运行这个jar包，稍显麻烦。
德国的开发者Michael G. Noll提供了一种python的实现方法：通过STDIN标准输入和STDOUT标准输在Map和Reduce代码之间传输数据。Python的sys.stdin方法读取输入数据，并通过sys.stdout打印输出数据，而数据的交互处理过程交由Hadoop
Streaming来处理。
一个用python写的典型的hadoop streaming例子程序如下，该程序就是抓取网页的标题：
mapper.py
#!/usr/bin/env |
import sys, |
title_re = re.compile("<title>(.*?)</title>", |
for line in sys.stdin: |
url = line.strip() |