本次博主分享的是MapReduce的另一进阶知识计数器应用及数据清洗(ETL)。希望大家能够喜欢

一. 计数器应用

  Hadoop为每个作业维护若干内置计数器，以描述多项指标。
  比如说，某些计数器记录已处理的字节数和记录数，使用户可监控已处理的输入数据量和已产生的输出数据量。

1.1 计数器API

• 1. 采用枚举的方式统计计数

eunm MyCounter{MALFORORMED,NORMAL}
//对枚举定义的自定义计数器加1
context.getCounter(MyCounter.MALFORORMED).increment(1);

  
 

  
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• 2. 采用计数器组、计数器名称的方式统计

context.getCounter("counterGroup","counter").increment(1);
// 组名和计数器名称随便起，但最好有意义。

  
 

  
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1.2 计数器案例

通过下面的数据清洗案例分析

二. 简单的数据清洗案例

  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。

2.1 需求

去掉日志中字段长度小于等于11的日志。

• 1. 输入数据
  
• 2. 期望输出数据
  每行字段长度都大于11。

2.2 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。

  
 

  
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2.3 代码实现

• 1. 创建ETLMapper类

package com.buwenbuhuo.ETL;

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

import java.io.IOException;
/**
 * @author 卜温不火
 * @create 2020-04-25 20:08
 * com.buwenbuhuo.ETL - the name of the target package where the new class or interface will be created.
 * mapreduce0422 - the name of the current project.
 */
public class ETLMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, NullWritable> { @Override protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { // 截取 String[] fields = value.toString().split(" "); // 2 日志长度大于11的为合法 if (fields.length > 11) { // 3 写出数据 context.write(value, NullWritable.get()); // 4 系统计数器 context.getCounter("ETL", "True").increment(1); } else { context.getCounter("ETL", "False").increment(1); } }
}
  
 

  
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• 2. 创建ETLDriver类

package com.buwenbuhuo.ETL;

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;

import java.io.IOException;
/**
 * @author 卜温不火
 * @create 2020-04-25 20:08
 * com.buwenbuhuo.ETL - the name of the target package where the new class or interface will be created.
 * mapreduce0422 - the name of the current project.
 */
public class ETLDriver { public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException { //  1 获取job信息 Job job = Job.getInstance(new Configuration()); // 2 加载jar包 job.setJarByClass(ETLDriver.class); // 3 关联map job.setMapperClass(ETLMapper.class); // 设置reducetask个数为0 job.setNumReduceTasks(0); // 4 设置最终输出类型 job.setMapOutputKeyClass(Text.class); job.setMapOutputValueClass(NullWritable.class); // 5 设置输入和输出路径 FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("d:\\input")); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("d:\\output")); boolean b = job.waitForCompletion(true); System.exit(b ? 0 : 1); }
}
  
 

  
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2.4 运行及结果

• 1. 运行
  

• 2. 结果
  

到了这里说明我们的数据清洗(ETL)算是成功了。那本期的分享到这里也就该结束了,小伙伴们有什么疑惑或好的建议可以在评论区留言或者私信博主都是可以的。

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