Hadoop计数器的应用以及数据清洗_服务器其它

今天小编就为大家分享一篇关于Hadoop计数器的应用以及数据清洗，小编觉得内容挺不错的，现在分享给大家，具有很好的参考价值，需要的朋友一起跟随小编来看看吧

数据清洗（ETL）

在运行核心业务MapReduce程序之前，往往要先对数据进行清洗，清理掉不符合用户要求的数据。清理的过程往往只需要运行Mapper程序，不需要运行Reduce程序。

1．需求

去除日志中字段长度小于等于11的日志。

（1）输入数据

web.log

（2）期望输出数据

每行字段长度都大于11

2．需求分析

需要在Map阶段对输入的数据根据规则进行过滤清洗。

3．实现代码

（1）编写LogMapper类

package com.atguigu.mapreduce.weblog;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
public class LogMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, NullWritable>{
Text k = new Text();
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
// 1 获取1行数据
String line = value.toString();
// 2 解析日志
boolean result = parseLog(line,context);
// 3 日志不合法退出
if (!result) {
return;
}
// 4 设置key
k.set(line);
// 5 写出数据
context.write(k, NullWritable.get());
}
// 2 解析日志
private boolean parseLog(String line, Context context) {
// 1 截取
String[] fields = line.split(\” \”);
// 2 日志长度大于11的为合法
if (fields.length > 11) {
// 系统计数器
context.getCounter(\”map\”, \”true\”).increment(1);
return true;
}else {
context.getCounter(\”map\”, \”false\”).increment(1);
return false;
}
}
}

（2）编写LogDriver类

package com.atguigu.mapreduce.weblog;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
public class LogDriver {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 输入输出路径需要根据自己电脑上实际的输入输出路径设置
args = new String[] { \”e:/input/inputlog\”, \”e:/output1\” };
// 1 获取job信息
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf);
// 2 加载jar包
job.setJarByClass(LogDriver.class);
// 3 关联map
job.setMapperClass(LogMapper.class);
// 4 设置最终输出类型
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(NullWritable.class);
// 设置reducetask个数为0
job.setNumReduceTasks(0);
// 5 设置输入和输出路径
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
// 6 提交
job.waitForCompletion(true);
}
}

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对3399IT网的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接

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