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
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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
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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
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