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Hadoop計數器的應用以及數據清洗

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數據清洗(ETL)

在運行核心業務MapReduce程序之前,往往要先對數據進行清洗,清理掉不符合用戶要求的數據。清理的過程往往只需要運行Mapper程序,不需要運行Reduce程序。

1.需求

去除日志中字段長度小于等于11的日志。

(1)輸入數據

web.log

(2)期望輸出數據

每行字段長度都大于11

2.需求分析

需要在Map階段對輸入的數據根據規則進行過濾清洗。

3.實現代碼

(1)編寫LogMapper類

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 獲取1行數據
   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 設置key
   k.set(line);
   // 5 寫出數據
   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 日志長度大于11的為合法
    if (fields.length > 11) {
     // 系統計數器
     context.getCounter("map", "true").increment(1);
     return true;
   }else {
     context.getCounter("map", "false").increment(1);
     return false;
   }
  }
}

(2)編寫LogDriver類

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 {
// 輸入輸出路徑需要根據自己電腦上實際的輸入輸出路徑設置
    args = new String[] { "e:/input/inputlog", "e:/output1" };
   // 1 獲取job信息
   Configuration conf = new Configuration();
   Job job = Job.getInstance(conf);
   // 2 加載jar包
   job.setJarByClass(LogDriver.class);
   // 3 關聯map
   job.setMapperClass(LogMapper.class);
   // 4 設置最終輸出類型
   job.setOutputKeyClass(Text.class);
   job.setOutputValueClass(NullWritable.class);
   // 設置reducetask個數為0
   job.setNumReduceTasks(0);
   // 5 設置輸入和輸出路徑
   FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
   FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
   // 6 提交
   job.waitForCompletion(true);
  }
}

總結

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