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Hadoop基礎(二十八):資料清洗(ETL)(一)簡單解析版

資料清洗案例實操-簡單解析版

執行核心業務MapReduce程式之前,往往要先對資料進行清洗,清理掉不符合使用者要求的資料。清理的過程往往只需要執行Mapper程式,不需要執行Reduce程式。

1.需求

去除日誌中欄位長度小於等於11的日誌。

1)輸入資料

(2)期望輸出資料

每行欄位長度都大於11

2.需求分析

需要Map階段對輸入的資料根據規則進行過濾清洗。

3.實現程式碼

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行資料 String line = value.toString(); // 2 解析日誌 boolean result = parseLog(line,context); // 3 日誌不合法退出 if (!result) { return; } // 4 設定key k.set(line);
// 5 寫出資料 context.write(k, NullWritable.get()); } // 2 解析日誌 private boolean parseLog(String line, Context context) { // 1 擷取 String[] fields = line.split(" "); // 2 日誌長度大於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; } } }
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2)編寫LogDriver

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定
        args = new String[] { "e:/input/inputlog", "e:/output1" };

        // 1 獲取job資訊
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf);

        // 2 載入jar包
        job.setJarByClass(LogDriver.class);

        // 3 關聯map
        job.setMapperClass(LogMapper.class);

        // 4 設定最終輸出型別
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(NullWritable.class);

        // 設定reducetask個數為0
        job.setNumReduceTasks(0);

        // 5 設定輸入和輸出路徑
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

        // 6 提交
        job.waitForCompletion(true);
    }
}