尚硅谷大数据技术之Hadoop（MapReduce）（新）第3章 MapReduce框架原理
3.8 计数器应用
3.9 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。
3.9.1 数据清洗案例实操-简单解析版
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); } } |
