注意：google团队从中删除了datastoreconnector bdutil v1.3.0（2015-05-27）以后，您可能需要使用旧版本，或者使用gcs或bigquery作为代理来访问数据存储中的数据。
我试着尽可能多的报道，但是 bdutil 这需要更多的细节，很难记录在这个答案中，但我希望这能给你足够的开始：
安装google云sdk-详细信息

# Download SDK

curl https://sdk.cloud.google.com | bash

# Restart your shell

exec -l $SHELL

# Authenticate to GCP

gcloud auth login

# Select Project

gcloud config set project PROJECT_NAME

下载并提取包含数据存储连接器的bdutil源代码。

# Download source which contains DataStore connector

wget https://github.com/GoogleCloudPlatform/bdutil/archive/1.2.1.tar.gz -O bdutil.tar.gz

# Extract source

tar -xvzf bdutil.tar.gz
cd bdutil-*/

创建bdutil自定义环境变量文件。关于创建正确的配置文件，请参阅bdutil配置文档，因为您需要指定项目、服务器数量、gcs bucket、机器类型等。。。
使用部署hadoop示例（完整文档） datastore_env.sh ```
./bdutil deploy -e YOUR_ENV_FILE.sh,datastore_env.sh

连接到hadoop主节点

./bdutil shell

现在在主节点中，您可以运行mapreduce作业，该作业也可以访问数据存储。
关闭hadoop集群

./bdutil delete

数据存储连接器确实已被弃用。
对于您的问题“有没有从本地命令行创建mapreduce任务的替代方法”，一个选项是使用googleclouddataflow。它不是mapreduce本身，而是用于并行数据处理的编程模型，它已经取代了google的mapreduce。dataflowsdk包括对数据存储访问的支持。
与hadoop不同，您不必设置集群。您只需编写代码（使用dataflowsdk）并从cli提交作业。数据存储服务将动态创建处理作业所需的工人，然后终止他们。