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。大数据培训
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。大数据培训
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; } } } |
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（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); } } |
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