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MapReduce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。例如,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、计数器API
(1)采用枚举的方式统计计数
enum MyCounter{MALFORORMED,NORMAL}
//对枚举定义的自定义计数器加1
context.getCounter(MyCounter.MALFORORMED).increment(1);
(2)采用计数器组、计数器名称的方式统计(重点)
context.getCounter(“counterGroup”, “counter”).increment(1);
组名和计数器名称随便起,但最好有意义。
(3)计数结果在程序运行后的控制台上查看。
2、计数器案例实操
详见下文数据清洗案例。
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
去除日志中字段个数小于等于 11 的日志行内容。
(1)输入数据
web.log
点击下载测试数据(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.cosyblogs.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> {
@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 日志合法就直接写出
context.write(value, NullWritable.get());
}
// 2 封装解析日志的方法
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("ETL", "True").increment(1);
return true;
} else {
context.getCounter("ETL", "False").increment(1);
return false;
}
}
}
(2)编写 LogDriver 类
package com.cosyblogs.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
boolean b = job.waitForCompletion(true);
System.exit(b ? 0 : 1);
}
}