最经典的大数据案例解析（附代码）

首先我们来说说需求
假设以上就是我们需要处理的数据,我们需要计算出每个月天气最热的两天。
这个案例用到的东西很多，如果你能静下心来好好看完，你一定会受益匪浅的
首先我们对自己提出几个问题
1.怎么划分数据，怎么定义一组？？？
2.考虑reduce的计算复杂度？？？
3.能不能多个reduce？？？
4.如何避免数据倾斜？？？
5.如何自定义数据类型？？？
----记录特点
每年
每个月
温度最高
2天
1天多条记录怎么处理？
----进一步思考
年月分组
温度升序
key中要包含时间和温度！
----MR原语：相同的key分到一组
通过GroupCompartor设置分组规则
----自定义数据类型Weather
包含时间
包含温度
自定义排序比较规则
----自定义分组比较
年月相同被视为相同的key
那么reduce迭代时，相同年月的记录有可能是同一天的，reduce中需要判断是否同一天
注意OOM
----数据量很大
全量数据可以切分成最少按一个月份的数据量进行判断
这种业务场景可以设置多个reduce
通过实现partition

一>>>MainClass的实现

package com.huawei.mr.weather;

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
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;

/**
 * @author Lpf.
 * @version 创建时间：2019年4月13日 下午7:43:40
 */
public class MainClass {
	public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {

		// 输入错误返回提示
		if (args == null || args.length != 2) {
			System.out.println("输入格式有误");
			System.out.println("正确格式为：yarn jar weather.jar com.huawei.mr.weather.MainClass args[0] args[1]");
		}

		// 初始化hadoop默认配置文件，如果有指定的配置，则覆盖默认配置
		Configuration conf = new Configuration(true);
		// 创建Job对象，用到系统配置信息
		Job job = Job.getInstance(conf);
		// 指定job入口程序
		job.setJarByClass(MainClass.class);
		// 设置job名称
		job.setJobName("weather");
		// 指定文件从哪里读取，从hdfs加载一个输入文件给job
		FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
		// 指定hdfs上一个不存在的路径作为job的输出路径
		FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
		// 自主设置reduce的数量
		job.setNumReduceTasks(2);
		// 指定map输出中key的类型
		job.setMapOutputKeyClass(Weather.class);
		// 指定map输出中value的类型
		job.setMapOutputValueClass(Text.class);

		// 设置map中的比较器，如果不设置默认采用key类型自带的比较器
		/**
		 * 由于map里面的排序和这儿的排序不一样，称之为二次排序
		 */
		job.setSortComparatorClass(WetherComparator.class);

		// 设置分区器类型 避免数据倾斜
		job.setPartitionerClass(WeatherPartitioner.class);
		
		job.setMapperClass(WeatherMapper.class);
		job.setReducerClass(WeatherReduce.class);

		job.waitForCompletion(true);
	}
}

二 >>>Weather 自定义key的实现

    package com.huawei.mr.weather;
    
    import java.io.DataInput;
    import java.io.DataOutput;
    import java.io.IOException;
    
    import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;
    
    /**
     * @author Lpf.
     * @version 创建时间：2019年4月13日 下午8:15:26
     * map中输出key的自定义
     */
    public class Weather implements WritableComparable {
    
    	private String year;
    	private String month;
    	private String day;
    	private Integer weather;
    
    	public String getYear() {
    		return year;
    	}
    
    	public void setYear(String year) {
    		this.year = year;
    	}
    
    	public String getMonth() {
    		return month;
    	}
    
    	public void setMonth(String month) {
    		this.month = month;
    	}
    
    	public String getDay() {
    		return day;
    	}
    
    	public void setDay(String day) {
    		this.day = day;
    	}
    
    	public Integer getWeather() {
    		return weather;
    	}
    
    	public void setWeather(Integer weather) {
    		this.weather = weather;
    	}
    
    	@Override
    	public void write(DataOutput out) throws IOException {
    		// 把封装的数据序列化之后写出去
    		out.writeUTF(year);
    		out.writeUTF(month);
    		out.writeUTF(day);
    		out.writeInt(weather);
    	}
    	/*
    	 * 读写的顺序要一致
    	 */
    
    	@Override
    	public void readFields(DataInput in) throws IOException {
    		// 把封装的数据序列化之后读进来
    		setYear(in.readUTF());
    		setMonth(in.readUTF());
    		setDay(in.readUTF());
    		setWeather(in.readInt());
    	}
    
    	@Override
    	public int compareTo(Weather that) {
    		int result = 0;
    		result = this.getYear().compareTo(that.getYear());
    		if (result == 0) {
    			result = this.getMonth().compareTo(that.getMonth());
    			if (result == 0) {
    				result = this.getDay().compareTo(that.getDay());
    				if (result == 0) {
    					// 如果年月日都相同，把温度按照高到低倒序排列
    					result = that.getWeather().compareTo(this.getWeather());
    				}
    			}
    		}
    
    		return result;
    	}
    }
    三 >>>自定义map中key的比较器用于排序
    package com.huawei.mr.weather;

import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;
import org.apache.hadoop.io.WritableComparator;

/**
 * @author Lpf.
 * @version 创建时间：2019年4月13日 下午8:29:41
 * map中的比较器设置
 */
public class WetherComparator extends WritableComparator {

	public WetherComparator() {
		super(Weather.class, true);
	}

	@Override
	public int compare(WritableComparable a, WritableComparable b) {
		int result = 0;
		Weather wa = (Weather) a;
		Weather wb = (Weather) b;

		// 分组比较器要保证同年同月为一组 和Weather里面的排序规则不一样
		result = wa.getYear().compareTo(wb.getYear());
		if (result == 0) {
			result = wa.getMonth().compareTo(wb.getMonth());
			if (result == 0) {
				result = wb.getWeather().compareTo(wa.getWeather());
			}
		}
		return result;
	}
}

四>>>设置分区器避免数据倾斜

package com.huawei.mr.weather;

import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;

/**
 * @author Lpf.
 * @version 创建时间：2019年4月13日 下午8:47:46 
 * 分区器,避免数据倾斜
 */
public class WeatherPartitioner extends Partitioner {

	@Override
	public int getPartition(Weather key, Text value, int numPartitions) {

		String month = key.getMonth();
		int partitionNum = (month.hashCode() & Integer.MAX_VALUE) % numPartitions;
		return partitionNum;
	}
}

五>>>map里面对每一行的处理

    package com.huawei.mr.weather;
    
    import java.io.IOException;
    import java.text.ParseException;
    import java.text.SimpleDateFormat;
    import java.util.Calendar;
    import java.util.Date;
    
    import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
    import org.apache.hadoop.io.Text;
    import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
    
    /**
     * @author Lpf.
     * @version 创建时间：2019年4月13日 下午8:55:29 map里面的处理
     */
    public class WeatherMapper extends Mapper {
    
    	private SimpleDateFormat DATE_FORMAT = new SimpleDateFormat("yyyy-mm-dd");
    
    	private Weather wea = new Weather();
    
    	@Override
    	protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
    
    		// 每一行的数据格式为 1949-10-01 14:21:02 34c
    		String linStr = value.toString();
    		// {"1949-10-01 14:21:02","34c"}
    		String[] linStrs = linStr.split("\t");
    		// 得到温度
    		int weather = Integer.parseInt(linStrs[1].substring(0, linStrs[1].length() - 1));
    
    		// 获取时间
    		try {
    			Date date = DATE_FORMAT.parse(linStrs[0]);
    			Calendar calendar = Calendar.getInstance();
    			calendar.setTime(date);
    			int year = calendar.get(Calendar.YEAR);
    			int month = calendar.get(Calendar.MONTH);
    			int day = calendar.get(Calendar.DAY_OF_MONTH);
    			wea.setYear(year + "");
    			wea.setMonth(month + "");
    			wea.setDay(day + "");
    			wea.setWeather(weather);
    
    			// 把map中的值输出
    			context.write(wea, value);
    		} catch (ParseException e) {
    			e.printStackTrace();
    		}
    	}
    }
六>>>reduce里面的输出
package com.huawei.mr.weather;

import java.io.IOException;
import java.util.Iterator;

import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

/**
 * @author Lpf.
 * @version 创建时间：2019年4月13日 下午8:55:35 
 * reduce 里面的处理
 */
public class WeatherReduce extends Reducer {

	@Override
	protected void reduce(Weather key, Iterable values, Context context)
			throws IOException, InterruptedException {
		Iterator iterator = values.iterator();
		Text text = null;
		String day = null;
		while (iterator.hasNext()) {
			text = iterator.next();
			if (day != null) {
				if (!day.equals(key.getDay())) {
					// 输出本月温度最高的第二天
					context.write(text, NullWritable.get());
					break;
				}
			} else {
				// 输出本月温度最高的第一天
				context.write(text, NullWritable.get());
				day = key.getDay();
			}
		}
	}
}

年纪上来了 坐一下腰就酸的要死注释补充的不是很完整，有不明白的留言，乐意解答