Hadoop计数器怎么用-创新互联
这篇文章主要为大家展示了“Hadoop计数器怎么用”,内容简而易懂,条理清晰,希望能够帮助大家解决疑惑,下面让小编带领大家一起研究并学习一下“Hadoop计数器怎么用”这篇文章吧。
成都创新互联凭借专业的设计团队扎实的技术支持、优质高效的服务意识和丰厚的资源优势,提供专业的网站策划、成都网站设计、网站建设、网站优化、软件开发、网站改版等服务,在成都十年的网站建设设计经验,为成都上1000家中小型企业策划设计了网站。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{ 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); } }
以上是“Hadoop计数器怎么用”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家都有了一定的了解,希望分享的内容对大家有所帮助,如果还想学习更多知识,欢迎关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道!
另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn,海内外云服务器15元起步,三天无理由+7*72小时售后在线,公司持有idc许可证,提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案,具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势,专为企业上云打造定制,能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。
分享名称:Hadoop计数器怎么用-创新互联
分享网址:http://myzitong.com/article/dpciho.html