虽然Hadoop是用java写的，但是Hadoop提供了Hadoop流，Hadoop流提供一个API,，允许用户使用任何语言编写map函数和reduce函数。 （推荐学习：PHP视频教程）

Hadoop流动关键是，它使用UNIX标准流作为程序与Hadoop之间的接口。因此，任何程序只要可以从标准输入流中读取数据，并且可以把数据写入标准输出流中，那么就可以通过Hadoop流使用任何语言编写MapReduce程序的map函数和reduce函数。

例如：

bin/hadoop jar contrib/streaming/hadoop-streaming-0.20.203.0.jar -mapper /usr/local/hadoop/mapper.php -reducer /usr/local/hadoop/reducer.php -input test/* -output out4

Hadoop流引入的包：hadoop-streaming-0.20.203.0.jar,Hadoop根目录下是没有hadoop-streaming.jar的，因为streaming是一个contrib，所以要去contrib下面找，以hadoop-0.20.2为例，它在这里：

-input：指明输入hdfs文件的路径

-output：指明输出hdfs文件的路径

-mapper：指明map函数

-reducer：指明reduce函数

mapper函数

mapper.php文件，写入如下代码：

#!/usr/local/php/bin/php
<?php
$word2count = array();
// input comes from STDIN (standard input)
// You can this code :$stdin = fopen(“php://stdin”, “r”);
while (($line = fgets(STDIN)) !== false) {
 // remove leading and trailing whitespace and lowercase
 $line = strtolower(trim($line));
 // split the line into words while removing any empty string
 $words = preg_split('/\W/', $line, 0, PREG_SPLIT_NO_EMPTY);
 // increase counters
 foreach ($words as $word) {
 $word2count[$word] += 1;
 }
}
// write the results to STDOUT (standard output)
// what we output here will be the input for the
// Reduce step, i.e. the input for reducer.py
foreach ($word2count as $word => $count) {
 // tab-delimited
 echo $word, chr(9), $count, PHP_EOL;
}
?>