Hadoop3.x 之 MapReduce 框架原理(月薪过万第九章下)

川长思鸟来 2022-09-02 01:19 187阅读 0赞

### Hadoop3.x 之 MapReduce 框架原理 ###

*  一、MapTask工作机制
 *  二、ReduceTask 工作机制
 *  三、ReduceTask 并行度决定机制
 *  四、MapTask 源码解析流程
 *  五、ReduceTask 源码解析流程
 *  六、Reduce Join
 *   *  1）原理
     *  2）Reduce Join案例实操
     *  3）操作代码
     *  4) 测试
     *  5) 总结
 *  七、Map Join
 *   *  1、使用场景
     *  2、优点
     *  3、具体办法：采用 DistributedCache
     *   *  ① 在 Mapper 的 setup 阶段，将文件读取到缓存集合中。
         *  ② 在 Driver 驱动类中加载缓存。
     *  4、Map Join 案例实操
     *   *  ① 、需求
         *  ② 需求分析
     *  5、代码实例
 *  八、数据清洗（ETL）
 *   *  1、数据清洗解释
     *  2、需求
     *  3、需求分析
     *  4、实现代码

# 一、MapTask工作机制 #

流程图源码  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQyMDgyNzAx_size_16_color_FFFFFF_t_70]

（1）Read 阶段：MapTask 通过 InputFormat 获得的 RecordReader，从输入 InputSplit 中解析出一个个 key/value。

（2）Map 阶段：该节点主要是将解析出的 key/value 交给用户编写 map()函数处理，并产生一系列新的 key/value。

（3）Collect 收集阶段：在用户编写 map()函数中，当数据处理完成后，一般会调用OutputCollector.collect()输出结果。在该函数内部，它会将生成的 key/value 分区（调用Partitioner），并写入一个环形内存缓冲区中。

（4）Spill 阶段：即“溢写”，当环形缓冲区满后，MapReduce 会将数据写到本地磁盘上，生成一个临时文件。需要注意的是，将数据写入本地磁盘之前，先要对数据进行一次本地排序，并在必要时对数据进行合并、压缩等操作。

> > > 溢写阶段详情：  
> > > 步骤 1：  
> > > 利用快速排序算法对缓存区内的数据进行排序，排序方式是，先按照分区编号Partition 进行排序，然后按照 key 进行排序。这样，经过排序后，数据以分区为单位聚集在一起，且同一分区内所有数据按照 key 有序。  
> > > 步骤 2：  
> > > 按照分区编号由小到大依次将每个分区中的数据写入任务工作目录下的临时文件 output/spillN.out（N 表示当前溢写次数）中。如果用户设置了 Combiner，则写入文件之前，对每个分区中的数据进行一次聚集操作。  
> > > 步骤 3：  
> > > 将分区数据的元信息写到内存索引数据结构 SpillRecord 中，其中每个分区的元信息包括在临时文件中的偏移量、压缩前数据大小和压缩后数据大小。如果当前内存索引大小超过 1MB，则将内存索引写到文件 output/spillN.out.index 中。

（5）Merge 阶段：当所有数据处理完成后，MapTask 对所有临时文件进行一次合并，以确保最终只会生成一个数据文件。  
当所有数据处理完后，MapTask 会将所有临时文件合并成一个大文件，并保存到文件output/file.out 中，同时生成相应的索引文件 output/file.out.index。

> 在进行文件合并过程中，MapTask 以分区为单位进行合并。对于某个分区，它将采用多轮递归合并的方式。每轮合并 mapreduce.task.io.sort.factor（默认 10）个文件，并将产生的文件重新加入待合并列表中，对文件排序后，重复以上过程，直到最终得到一个大文件。

> 让每个 MapTask 最终只生成一个数据文件，可避免同时打开大量文件和同时读取大量小文件产生的随机读取带来的开销

# 二、ReduceTask 工作机制 #

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQyMDgyNzAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

> 1、Copy 阶段：ReduceTask 从各个 MapTask 上远程拷贝一片数据，并针对某一片数据，如果其大小超过一定阈值，则写到磁盘上，否则直接放到内存中。

> 2、Sort 阶段：在远程拷贝数据的同时，ReduceTask 启动了两个后台线程对内存和磁盘上的文件进行合并，以防止内存使用过多或磁盘上文件过多。按照 MapReduce 语义，用户编写 reduce()函数输入数据是按 key 进行聚集的一组数据。为了将 key 相同的数据聚在一起，Hadoop 采用了基于排序的策略。由于各个 MapTask 已经实现对自己的处理结果进行了局部排序，因此，ReduceTask 只需对所有数据进行一次归并排序即可。

> 3、Reduce 阶段：reduce()函数将计算结果写到 HDFS 上。

# 三、ReduceTask 并行度决定机制 #

回顾：MapTask 并行度由切片个数决定，切片个数由输入文件和切片规则决定。  
思考：ReduceTask 并行度由谁决定？

1.  设置 ReduceTask 并行度（个数）  
    ReduceTask 的并行度同样影响整个 Job 的执行并发度和执行效率，但与 MapTask 的并发数由切片数决定不同，ReduceTask 数量的决定是可以直接手动设置：  
    // 默认值是 1，手动设置为 4  
    job.setNumReduceTasks(4);
2.  实验：测试 ReduceTask 多少合适  
    （1）实验环境：1 个 Master 节点，16 个 Slave 节点：CPU:8GHZ，内存: 2G  
    （2）实验结论：  
    ![在这里插入图片描述][6d6acc0beb594aafa65d9f45fda13f15.png]
3.  注意事项

> 1、ReduceTask=0，表示没有Reduce阶段，输出文件个数和Map个数一致。

> 2、ReduceTask默认值就是1，所以输出文件个数为一个。

> 3、如果数据分布不均匀，就有可能在Reduce阶段产生数据倾斜

> 4、ReduceTask数量并不是任意设置，还要考虑业务逻辑需求，有些情况下，需要计算全局汇总结果，就只能有1个ReduceTask。

> 5、具体多少个ReduceTask，需要根据集群性能而定。

> 6、如果分区数不是1，但是ReduceTask为1，是否执行分区过程。答案是：不执行分区过程。因为在MapTask的源码中，执行分区的前提是先判断ReduceNum个数是否大于1。不大于1肯定不执行。

# 四、MapTask 源码解析流程 #

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQyMDgyNzAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

# 五、ReduceTask 源码解析流程 #

=================== ReduceTask ===================

if (isMapOrReduce()) //reduceTask324 行，提前打断点
        initialize() // reduceTask333 行,进入
        init(shuffleContext); // reduceTask375 行,走到这需要先给下面的打断点
     totalMaps = job.getNumMapTasks(); // ShuffleSchedulerImpl 第 120 行，提前打断点
             merger = createMergeManager(context); //合并方法，Shuffle 第 80 行 // MergeManagerImpl 第 232 235 行，提前打断点
             this.inMemoryMerger = createInMemoryMerger(); //内存合并
             this.onDiskMerger = new OnDiskMerger(this); //磁盘合并
             rIter = shuffleConsumerPlugin.run();
             eventFetcher.start(); //开始抓取数据，Shuffle 第 107 行，提前打断点
             eventFetcher.shutDown(); //抓取结束，Shuffle 第 141 行，提前打断点
             copyPhase.complete(); //copy 阶段完成，Shuffle 第 151 行
             taskStatus.setPhase(TaskStatus.Phase.SORT); //开始排序阶段，Shuffle 第 152 行
             sortPhase.complete(); //排序阶段完成，即将进入 reduce 阶段 reduceTask382 行
             reduce(); //reduce 阶段调用的就是我们自定义的 reduce 方法，会被调用多次
             cleanup(context); //reduce 完成之前，会最后调用一次 Reducer 里面的 cleanup 方法

# 六、Reduce Join #

## 1）原理 ##

1.  Map 端的主要工作：为来自不同表或文件的 key/value 对，打标签以区别不同来源的记录。然后用连接字段作为 key，其余部分和新加的标志作为 value，最后进行输出。
2.  Reduce 端的主要工作：在 Reduce 端以连接字段作为 key 的分组已经完成，我们只需要在每一个分组当中将那些来源于不同文件的记录（在 Map 阶段已经打标志）分开，最后进行合并就 ok 了

## 2）Reduce Join案例实操 ##

需求①

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQyMDgyNzAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

需求分析 ②

通过将关联条件作为Map输出的key，将两表满足Join条件的数据并携带数据所来源的文件信息，发往同一个ReduceTask，在Reduce中进行数据的串联

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQyMDgyNzAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]

## 3）操作代码 ##

**TableBean**

package org.example.reducejoin;
 
 import org.apache.hadoop.io.Writable;
 
 import java.io.DataInput;
 import java.io.DataOutput;
 import java.io.IOException;
 
 /** * @ClassName TableBean * @Author 小坏 * @Date 2021/7/29、16:56 * @Version 1.0 * * Writable 序列化 */
 public class TableBean implements Writable { 
 
 /** * order表 * id pid amount * * pd表 * pid pname */
 
 private String id; // 订单id
 private String pid; // 产品id
 private int amount; // 产品数量
 private String pname; // 产品名称
 private String flag; // 表的标记
 
 public TableBean() { 
 }
 
 
 public String getId() { 
 return id;
 }
 
 public void setId(String id) { 
 this.id = id;
 }
 
 public String getPid() { 
 return pid;
 }
 
 public void setPid(String pid) { 
 this.pid = pid;
 }
 
 public int getAmount() { 
 return amount;
 }
 
 public void setAmount(int amount) { 
 this.amount = amount;
 }
 
 public String getPname() { 
 return pname;
 }
 
 public void setPname(String pname) { 
 this.pname = pname;
 }
 
 public String getFlag() { 
 return flag;
 }
 
 public void setFlag(String flag) { 
 this.flag = flag;
 }
 
 /** * 序列化 的顺序必须和反序列化一致 * * @param out * @throws IOException */
 @Override
 public void write(DataOutput out) throws IOException { 
 out.writeUTF(id); //string 使用writeUTF
 out.writeUTF(pid); //string 使用writeUTF
 out.writeInt(amount); //string 使用writeUTF
 out.writeUTF(pname); //string 使用writeUTF
 out.writeUTF(flag); //string 使用writeUTF
 }
 
 /** * 反序列化 * * @param in * @throws IOException */
 @Override
 public void readFields(DataInput in) throws IOException { 
 this.id = in.readUTF();
 this.pid = in.readUTF();
 this.amount = in.readInt();
 this.pname = in.readUTF();
 this.flag = in.readUTF();
 }
 
 
 @Override
 public String toString() { 
 return id + "\t" + pname + "\t" + amount;
 }
 }

**TableMapper**

package org.example.reducejoin;
 
 import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
 import org.apache.hadoop.io.Text;
 import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
 import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit;
 
 import java.io.IOException;
 
 /** * @ClassName TableMapper * @Author 小坏 * @Date 2021/7/29、17:09 * @Version 1.0 * * LongWritable: 偏移量, * Text：一行的内容 */
 public class TableMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, TableBean> { 
 
 private String fileName;
 
 private Text outK = new Text();
 private TableBean outV = new TableBean();
 
 /** * 初始化的时候想获取到文件的名称 * * @param context * @throws IOException * @throws InterruptedException */
 @Override
 protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException { 
 //初始化 order pd 只调用一次获取一个名称就够了
 FileSplit inputSplit = (FileSplit) context.getInputSplit(); //得到一个切片信息
 //ctrl+alt +f 提取全局
 fileName = inputSplit.getPath().getName(); //获取文件名称
 }
 
 @Override
 protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { 
 String line = value.toString(); //获取一行
 
 //判断是哪个文件
 if (fileName.contains("order")) { 
 //处理订单表
 String[] split = line.split("\t");
 
 /** * order * 1001 01 1 * 1002 02 2 * 1003 03 3 * 1004 01 4 * 1005 02 5 * 1006 03 6 */
 
 //封装K V
 outK.set(split[1]);
 outV.setId(split[0]);
 outV.setPid(split[1]);
 outV.setAmount(Integer.parseInt(split[2]));
 outV.setPname("");
 outV.setFlag("order");
 
 } else { 
 //处理商品表
 
 /** * bd 表 * 01 小米 * 02 华为 * 03 格力 */
 String[] split = line.split("\t");
 outK.set(split[0]);
 outV.setId("");
 outV.setPid(split[0]);
 outV.setAmount(0);
 outV.setPname(split[1]);
 outV.setFlag("pd");
 }
 
 //写出
 context.write(outK, outV);
 
 }
 }

**TableReducer**

package org.example.reducejoin;
 
 import org.apache.commons.beanutils.BeanUtils;
 import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
 import org.apache.hadoop.io.Text;
 import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
 
 import java.io.IOException;
 import java.lang.reflect.InvocationTargetException;
 import java.util.ArrayList;
 
 /** * @ClassName TableReducer * @Author 小坏 * @Date 2021/7/29、18:32 * @Version 1.0 * * reducer k v就是 map输出的k v * * 最终打印控制台 打印 TableBean的toString方法、V不要设置为NullWritable * TableBean, NullWritable */
 public class TableReducer extends Reducer<Text, TableBean, TableBean, NullWritable> { 
 
 @Override
 protected void reduce(Text key, Iterable<TableBean> values, Context context) throws IOException, InterruptedException { 
 
 ArrayList<TableBean> orderBeans = new ArrayList<>();
 TableBean pdBean = new TableBean();
 
 //hadoop循环添加对象存在问题、循环一个覆盖一个地址、hadoop框架里面改这个迭代器、
 //解决：创建个对象循环一次赋值一个再存
 for (TableBean value : values) { 
 
 /** * id相同 下面可以直接设置名称 * 01 1001 1 order * 01 1004 4 order * 01 小米 pd */
 if ("order".equals(value.getFlag())) { 
 //订单表
 TableBean tableBean = new TableBean();
 try { 
 BeanUtils.copyProperties(tableBean, value);
 System.out.println("tableBean........." + tableBean);
 } catch (IllegalAccessException e) { 
 e.printStackTrace();
 } catch (InvocationTargetException e) { 
 e.printStackTrace();
 }
 orderBeans.add(tableBean);
 } else { 
 /** * pid 产品名称 * 01 小米 * 02 华为 * 03 格力 */
 //商品表、只是一行、过来直接copy过去就可以了
 try { 
 BeanUtils.copyProperties(pdBean, value);
 } catch (IllegalAccessException e) { 
 e.printStackTrace();
 } catch (InvocationTargetException e) { 
 e.printStackTrace();
 }
 }
 }
 
 //循环遍历orderBeans ，赋值pdname
 for (TableBean orderBean : orderBeans) { 
 System.out.println(orderBean);
 orderBean.setPname(pdBean.getPname());
 context.write(orderBean, NullWritable.get());
 }
 
 }
 }

**TableDriver**

package org.example.reducejoin;
    
    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;
    
    /** * @ClassName TableDriver * @Author 小坏 * @Date 2021/7/29、18:57 * @Version 1.0 */
    public class TableDriver { 
        public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException { 
    
            Job job = Job.getInstance(new Configuration());
            job.setJarByClass(TableDriver.class);
            job.setMapperClass(TableMapper.class);
            job.setReducerClass(TableReducer.class);
    
            job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
            job.setMapOutputValueClass(TableBean.class);
    
            job.setOutputKeyClass(TableBean.class);
            job.setOutputValueClass(NullWritable.class);
    
            FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("D:\\input\\inputtable"));
            FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("D:\\hadoop\\output2"));
    
            boolean b = job.waitForCompletion(true);
            System.exit(b ? 0 : 1);
        }
    }

## 4) 测试 ##

运行程序查看结果  
1004 小米 4  
1001 小米 1  
1005 华为 5  
1002 华为 2  
1006 格力 6  
1003 格力 3

## 5) 总结 ##

> 缺点：这种方式中，合并的操作是在 Reduce 阶段完成，Reduce 端的处理压力太大，Map节点的运算负载则很低，资源利用率不高，且在 Reduce 阶段极易产生数据倾斜。

解决方案：Map 端实现数据合并。

# 七、Map Join #

## 1、使用场景 ##

> Map Join 适用于一张表十分小、一张表很大的场景。

综合六的实例他两个做了对比、一个在Reduce 阶段处理、一个在Map阶段处理

## 2、优点 ##

思考：在 Reduce 端处理过多的表，非常容易产生数据倾斜。怎么办？  
在 Map 端缓存多张表，提前处理业务逻辑，这样增加 Map 端业务，减少 Reduce 端数据的压力，尽可能的减少数据倾斜。

## 3、具体办法：采用 DistributedCache ##

### ① 在 Mapper 的 setup 阶段，将文件读取到缓存集合中。 ###

### ② 在 Driver 驱动类中加载缓存。 ###

//缓存普通文件到 Task 运行节点。
    job.addCacheFile(new URI("file:///e:/cache/pd.txt"));
    //如果是集群运行,需要设置 HDFS 路径
    job.addCacheFile(new URI("hdfs://hadoop102:8020/cache/pd.txt"));

## 4、Map Join 案例实操 ##

### ① 、需求 ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQyMDgyNzAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]

### ② 需求分析 ###

MapJoin 适用于关联表中有小表的情形。

Map端表合并案例分析（Distributedcache）

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQyMDgyNzAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]

## 5、代码实例 ##

MapJoinMapper

package org.example.mapjoin;
 
 import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
 import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
 import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
 import org.apache.hadoop.fs.Path;
 import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
 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.BufferedReader;
 import java.io.IOException;
 import java.io.InputStreamReader;
 import java.net.URI;
 import java.util.HashMap;
 
 /** * @ClassName MapJoinMapper * @Author 小坏 * @Date 2021/8/1、11:34 * @Version 1.0 */
 public class MapJoinMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, NullWritable> { 
 
 private HashMap<String, String> map = new HashMap<>();
 private Text outK = new Text();
 
 @Override
 protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException { 
 //获取缓存文件，并把文件内容封装到集合 pd.txt
 URI[] cacheFiles = context.getCacheFiles();
 
 FileSystem fs = FileSystem.get(context.getConfiguration());
 FSDataInputStream fis = fs.open(new Path(cacheFiles[0]));
 
 //从流中读数据
 BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(fis, "UTF-8"));
 String line;
 //获取一行、判断这一行是否为空
 while (StringUtils.isNotEmpty(line = reader.readLine())) { 
 String[] fields = line.split("\t");
 map.put(fields[0], fields[1]);
 }
 //关闭流
 IOUtils.closeStream(reader);
 }
 
 @Override
 protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { 
 
 //处理 order.txt
 String line = value.toString();
 String[] fields = line.split("\t");
 
 //获取订单id, 和订单数量
 //获取pid
 String pname = map.get(fields[1]);
 
 outK.set(fields[0] + "\t" + pname + "\t" + fields[2]);
 context.write(outK, NullWritable.get());
 }
 }

MapJoinDriver

> 核心就是设置缓存数据、没redure 阶段

package org.example.mapjoin;
    
    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;
    import java.net.URI;
    import java.net.URISyntaxException;
    
    /** * @ClassName MapJoinDriver * @Author 小坏 * @Date 2021/8/1、11:32 * @Version 1.0 */
    public class MapJoinDriver { 
        public static void main(String[] args) throws IOException,
                URISyntaxException, ClassNotFoundException, InterruptedException { 
            // 1 获取 job 信息
            Configuration conf = new Configuration();
            Job job = Job.getInstance(conf);
            // 2 设置加载 jar 包路径
            job.setJarByClass(MapJoinDriver.class);
            // 3 关联 mapper
            job.setMapperClass(MapJoinMapper.class);
            // 4 设置 Map 输出 KV 类型
            job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
            job.setMapOutputValueClass(NullWritable.class);
            // 5 设置最终输出 KV 类型
            job.setOutputKeyClass(Text.class);
            job.setOutputValueClass(NullWritable.class);
            // 加载缓存数据
            job.addCacheFile(new URI("file:///D:/input/tablecache/pd.txt"));
            // Map 端 Join 的逻辑不需要 Reduce 阶段，设置 reduceTask 数量为 0
            job.setNumReduceTasks(0);
            // 6 设置输入输出路径
            FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("D:\\input\\inputtable2"));
            FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("D:\\hadoop\\output777"));
            // 7 提交
            boolean b = job.waitForCompletion(true);
            System.exit(b ? 0 : 1);
        }
    }

# 八、数据清洗（ETL） #

## 1、数据清洗解释 ##

> “ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）至目的端的过程。ETL 一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库

> 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、需求 ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQyMDgyNzAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]

## 3、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。

## 4、实现代码 ##

编写 WebLogMapper 类

package org.example.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;
 
 /** * @ClassName WebLogMapper * @Author 小坏 * @Date 2021/8/2、10:48 * @Version 1.0 */
 public class WebLogMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, NullWritable> { 
 
 @Override
 protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { 
 
 //1获取一行
 String line = value.toString();
 
 //2ETL
 boolean result = parseLog(line, context);
 if (!result) { 
 return;
 }
 
 //3写出
 context.write(value, NullWritable.get());
 
 }
 
 private boolean parseLog(String line, Context context) { 
 //58.215.204.118 - - [18/Sep/2013:06:51:41 +0000] "-" 400 0 "-" "-"
 //切割
 String[] split = line.split(" ");
 
 //判断日志长度是否大于十一
 if (split.length > 11) { 
 return true;
 } else { 
 return false;
 }
 }
 }

WebLogDriver

package org.example.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 org.example.outputformat.LogDriver;
    
    /** * @ClassName WebLogDriver * 数据清洗ETL * @Author 小坏 * @Date 2021/8/2、10:58 * @Version 1.0 */
    public class WebLogDriver { 
    
        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[]{ "D:/input/inputlog", "D:/hadoop/output11111111"};
             // 1 获取 job 信息
            Configuration conf = new Configuration();
            Job job = Job.getInstance(conf);
              // 2 加载 jar 包
            job.setJarByClass(WebLogDriver.class);
              // 3 关联 map
            job.setMapperClass(WebLogMapper.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);
        }
    }

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