Hadoop计数器的应用以及数据清洗

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,谢谢大家对的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接

标签:
hadoop计数器,hadoop计数器的应用以及数据清洗

免责声明:本站文章均来自网站采集或用户投稿,网站不提供任何软件下载或自行开发的软件! 如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为,请邮件告知! 858582#qq.com
评论“Hadoop计数器的应用以及数据清洗”
暂无“Hadoop计数器的应用以及数据清洗”评论...

RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。