Hadoop-Mapreduce实战（流量汇总案例）
流量汇总案例
-
需求1：统计手机号耗费的总上行流量、下行流量、总流量（序列化）
统计每一个手机号耗费的总上行流量、下行流量、总流量
-
数据准备
原始数据格式：
时间戳、电话号码、基站的物理地址、访问网址的ip、网站域名、数据包、接包数、上行/传流量、下行/载流量、响应码
输出数据格式:
1356·0436666 1116 954 2070 手机号码 上行流量 下行流量 总流量
-
分析
-
基本思路
-
Map阶段：
- 读取一行数据，切分字段
- 抽取手机号、上行流量、下行流量
- 以手机号为key，bean对象为value输出，即context.write(手机号,bean);
-
Reduce阶段：
- 累加上行流量和下行流量得到总流量。
- 实现自定义的bean来封装流量信息，并将bean作为map输出的key来传输
- MR程序在处理数据的过程中会对数据排序(map输出的kv对传输到reduce之前，会排序)，排序的依据是map输出的key
所以，我们如果要实现自己需要的排序规则，则可以考虑将排序因素放到key中，让key实现接口：WritableComparable。然后重写key的compareTo方法。
-
-
编写mapreduce程序
- 编写流量统计的bean对象
import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.Writable;
// 1 实现writable接口
public class FlowBean implements Writable{
private long upFlow ;
private long downFlow;
private long sumFlow;
//2 反序列化时，需要反射调用空参构造函数，所以必须有
public FlowBean() {
super();
}
public FlowBean(long upFlow, long downFlow) {
super();
this.upFlow = upFlow;
this.downFlow = downFlow;
this.sumFlow = upFlow + downFlow;
}
//3 写序列化方法
@Override
public void write(DataOutput out) throws IOException {
out.writeLong(upFlow);
out.writeLong(downFlow);
out.writeLong(sumFlow);
}
//4 反序列化方法
//5 反序列化方法读顺序必须和写序列化方法的写顺序必须一致
@Override
public void readFields(DataInput in) throws IOException {
this.upFlow = in.readLong();
this.downFlow = in.readLong();
this.sumFlow = in.readLong();
}
// 6 编写toString方法，方便后续打印到文本
@Override
public String toString() {
return upFlow + "\t" + downFlow + "\t" + sumFlow;
}
public long getUpFlow() {
return upFlow;
}
public void setUpFlow(long upFlow) {
this.upFlow = upFlow;
}
public long getDownFlow() {
return downFlow;
}
public void setDownFlow(long downFlow) {
this.downFlow = downFlow;
}
public long getSumFlow() {
return sumFlow;
}
public void setSumFlow(long sumFlow) {
this.sumFlow = sumFlow;
}
}
编写mapper
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
public class FlowCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, FlowBean>{
FlowBean v = new FlowBean();
Text k = new Text();
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
// 1 获取一行
String line = value.toString();
// 2 切割字段
String[] fields = line.split("\t");
// 3 封装对象
// 取出手机号码
String phoneNum = fields[1];
// 取出上行流量和下行流量
long upFlow = Long.parseLong(fields[fields.length - 3]);
long downFlow = Long.parseLong(fields[fields.length - 2]);
v.set(downFlow, upFlow);
// 4 写出
context.write(new Text(phoneNum), new FlowBean(upFlow, downFlow));
}
}
编写reducer
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
public class FlowCountReducer extends Reducer<Text, FlowBean, Text, FlowBean> {
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<FlowBean> values, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
long sum_upFlow = 0;
long sum_downFlow = 0;
// 1 遍历所用bean，将其中的上行流量，下行流量分别累加
for (FlowBean flowBean : values) {
sum_upFlow += flowBean.getSumFlow();
sum_downFlow += flowBean.getDownFlow();
}
// 2 封装对象
FlowBean resultBean = new FlowBean(sum_upFlow, sum_downFlow);
// 3 写出
context.write(key, resultBean);
}
}
编写驱动类
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;
public class FlowsumDriver {
public static void main(String[] args) throws IllegalArgumentException, IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
// 1 获取配置信息，或者job对象实例
Configuration configuration = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(configuration);
// 6 指定本程序的jar包所在的本地路径
job.setJarByClass(FlowsumDriver.class);
// 2 指定本业务job要使用的mapper/Reducer业务类
job.setMapperClass(FlowCountMapper.class);
job.setReducerClass(FlowCountReducer.class);
// 3 指定mapper输出数据的kv类型
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(FlowBean.class);
// 4 指定最终输出的数据的kv类型
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(FlowBean.class);
// 5 指定job的输入原始文件所在目录
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
// 7 将job中配置的相关参数，以及job所用的java类所在的jar包， 提交给yarn去运行
boolean result = job.waitForCompletion(true);
System.exit(result ? 0 : 1);
}
}
-
需求2：将统计结果按照手机归属地不同省份输出到不同文件中（Partitioner）
需求：将统计结果按照手机归属地不同省份输出到不同文件中（分区）
- 数据准备
- 分析
- Mapreduce中会将map输出的kv对，按照相同key分组，然后分发给不同的reducetask。默认的分发规则为：根据key的hashcode%reducetask数来分发
-
如果要按照我们自己的需求进行分组，则需要改写数据分发（分组）组件Partitioner自定义一个CustomPartitioner继承抽象类：Partitioner
- 在job驱动中，设置自定义partitioner： job.setPartitionerClass(CustomPartitioner.class)
-
在需求1的基础上，增加一个分区类
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;
public class ProvincePartitioner extends Partitioner<Text, FlowBean> {
@Override
public int getPartition(Text key, FlowBean value, int numPartitions) {
// 1 获取电话号码的前三位
String preNum = key.toString().substring(0, 3);
//注：如果设置的分区数小于下面的分区数，如3、则最后一个分区混数据分区
//注：如何设置的分区数大于下面的分区数，如5，则报错
int partition = 4;
// 2 判断是哪个省
if ("136".equals(preNum)) {
partition = 0;
}else if ("137".equals(preNum)) {
partition = 1;
}else if ("138".equals(preNum)) {
partition = 2;
}else if ("139".equals(preNum)) {
partition = 3;
}
return partition;
}
}
在驱动函数中增加自定义数据分区设置和reduce task设置
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;
public class FlowsumDriver {
public static void main(String[] args) throws IllegalArgumentException, IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
// 1 获取配置信息，或者job对象实例
Configuration configuration = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(configuration);
// 6 指定本程序的jar包所在的本地路径
job.setJarByClass(FlowsumDriver.class);
// 2 指定本业务job要使用的mapper/Reducer业务类
job.setMapperClass(FlowCountMapper.class);
job.setReducerClass(FlowCountReducer.class);
// 3 指定mapper输出数据的kv类型
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(FlowBean.class);
// 4 指定最终输出的数据的kv类型
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(FlowBean.class);
// 8 指定自定义数据分区
job.setPartitionerClass(ProvincePartitioner.class);
// 9 同时指定相应数量的reduce task
job.setNumReduceTasks(5);
// 5 指定job的输入原始文件所在目录
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
// 7 将job中配置的相关参数，以及job所用的java类所在的jar包， 提交给yarn去运行
boolean result = job.waitForCompletion(true);
System.exit(result ? 0 : 1);
}
}
需求3：将统计结果按照总流量倒序排序（全排序）
根据需求1产生的结果再次对总流量进行排序。
- 数据准备
- 分析
- 把程序分两步走，第一步正常统计总流量，第二步再把结果进行排序
- context.write(总流量，手机号)
- FlowBean实现WritableComparable接口重写compareTo方法
@Override
public int compareTo(FlowBean o) {
// 倒序排列，从大到小
return this.sumFlow > o.getSumFlow() ? -1 : 1;
}
代码实现
- FlowBean对象在在需求1基础上增加了比较功能
import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;
public class FlowBean implements WritableComparable<FlowBean> {
private long upFlow;
private long downFlow;
private long sumFlow;
// 反序列化时，需要反射调用空参构造函数，所以必须有
public FlowBean() {
super();
}
public FlowBean(long upFlow, long downFlow) {
super();
this.upFlow = upFlow;
this.downFlow = downFlow;
this.sumFlow = upFlow + downFlow;
}
public void set(long upFlow, long downFlow) {
this.upFlow = upFlow;
this.downFlow = downFlow;
this.sumFlow = upFlow + downFlow;
}
public long getSumFlow() {
return sumFlow;
}
public void setSumFlow(long sumFlow) {
this.sumFlow = sumFlow;
}
public long getUpFlow() {
return upFlow;
}
public void setUpFlow(long upFlow) {
this.upFlow = upFlow;
}
public long getDownFlow() {
return downFlow;
}
public void setDownFlow(long downFlow) {
this.downFlow = downFlow;
}
/**
* 序列化方法
* @param out
* @throws IOException
*/
@Override
public void write(DataOutput out) throws IOException {
out.writeLong(upFlow);
out.writeLong(downFlow);
out.writeLong(sumFlow);
}
/**
* 反序列化方法 注意反序列化的顺序和序列化的顺序完全一致
* @param in
* @throws IOException
*/
@Override
public void readFields(DataInput in) throws IOException {
upFlow = in.readLong();
downFlow = in.readLong();
sumFlow = in.readLong();
}
@Override
public String toString() {
return upFlow + "\t" + downFlow + "\t" + sumFlow;
}
@Override
public int compareTo(FlowBean o) {
// 倒序排列，从大到小
return this.sumFlow > o.getSumFlow() ? -1 : 1;
}
}
编写mapper
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
public class FlowCountSortMapper extends Mapper<LongWritable, Text, FlowBean, Text>{
FlowBean k= new FlowBean();
Text v = new Text();
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
// 1 获取一行
String line = value.toString();
// 2 截取
String[] fields = line.split("\t");
// 3 封装对象
String phoneNbr = fields[0];
long upFlow = Long.parseLong(fields[1]);
long downFlow = Long.parseLong(fields[2]);
k.set(upFlow, downFlow);
v.set(phoneNbr);
// 4 输出
context.write(k, v);
}
}
编写reduce
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
public class FlowCountSortReducer extends Reducer<FlowBean, Text, Text, FlowBean>{
@Override
protected void reduce(FlowBean key, Iterable<Text> values, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
// 循环输出，避免总流量相同情况
for (Text text : values) {
context.write(text, key);
}
}
}
编写driver
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;
public class FlowCountSortDriver {
public static void main(String[] args) throws ClassNotFoundException, IOException, InterruptedException {
// 1 获取配置信息，或者job对象实例
Configuration configuration = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(configuration);
// 6 指定本程序的jar包所在的本地路径
job.setJarByClass(FlowCountSortDriver.class);
// 2 指定本业务job要使用的mapper/Reducer业务类
job.setMapperClass(FlowCountSortMapper.class);
job.setReducerClass(FlowCountSortReducer.class);
// 3 指定mapper输出数据的kv类型
job.setMapOutputKeyClass(FlowBean.class);
job.setMapOutputValueClass(Text.class);
// 4 指定最终输出的数据的kv类型
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(FlowBean.class);
// 5 指定job的输入原始文件所在目录
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
// 7 将job中配置的相关参数，以及job所用的java类所在的jar包， 提交给yarn去运行
boolean result = job.waitForCompletion(true);
System.exit(result ? 0 : 1);
}
}
需求4：不同省份输出文件内部排序（部分排序）
要求每个省份手机号输出的文件中按照总流量内部排序。
- 分析：基于需求3，增加自定义分区类即可。
- 案例实操
- 增加自定义分区类
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;
public class ProvincePartitioner extends Partitioner<FlowBean, Text> {
@Override
public int getPartition(FlowBean key, Text value, int numPartitions) {
// 1 获取手机号码前三位
String preNum = value.toString().substring(0, 3);
int partition = 4;
// 2 根据手机号归属地设置分区
if ("136".equals(preNum)) {
partition = 0;
}else if ("137".equals(preNum)) {
partition = 1;
}else if ("138".equals(preNum)) {
partition = 2;
}else if ("139".equals(preNum)) {
partition = 3;
}
return partition;
}
}
在驱动类中添加分区类
// 加载自定义分区类
job.setPartitionerClass(FlowSortPartitioner.class);
// 设置Reducetask个数
job.setNumReduceTasks(5);