Hadoop实战——MapReduce实现主播的播放量等数据的统计及TopN排序（第一篇）

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本次实战项目一共分三篇教学（二三篇后续更新）

第一篇：对主播文本数据的清洗，从大量数据中获取我们所需要的数据（如播放量，时长等）

第二篇：对清洗后的数据进行统计求和处理操作，对id进行升序排序打印结果

第三篇：对统计好的数据进行TopN展示的操作，排序规则可自定义（如播放量，分数数量），N的大小也可以自定义

目录

一、流程介绍

二、创建Maven工程项目

（1）创建Maven

（2）添加依赖

三、编写MapReduce程序

（1）Map类

（2）主类（入口类）

四、编译打包成Jar包上传

五、原始数据上传到HDFS文件系统

五、执行Jar包程序

Gitee仓库Hadoop项目下载地址

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前言

大数据时代越来越多的数据，我们怎么才能从大量数据中提取有价值的数据呢，同时这么多的数据我们该如何编写有效快速的程序进行获取

一、流程介绍

原始数据集如下

 第一章的教学只涉及到数据的清洗和获取，所以只有Map，没有Reduce（统计的时候才需要），大致过程如图

二、创建Maven工程项目

（1）创建Maven

打开IDAD，新建一个项目，选择Maven，点击下一步 

添加项目名称，点击完成

 创建之后，右下角会弹出提示，选择Auto自动导入依赖

（2）添加依赖

编辑pom.xml配置文件，添加如下内容，等待自动导入完成

        
        
            org.apache.hadoop
            hadoop-common
            3.3.1
        
        
            org.apache.hadoop
            hadoop-hdfs
            3.3.1
        
        
            org.apache.hadoop
            hadoop-client
            3.3.1
        
        
            junit
            junit
            4.12
        
    
    
        
            
            
                org.apache.maven.plugins
                maven-compiler-plugin
                
                    6
                    6
                
            
        
    

 一个基本的Hadoop的Maven工程项目就创建完毕了

三、编写MapReduce程序

（1）Map类

map类的作用是对原始数据的清洗操作，解析JSON格式的数据，获取我们所需要的数据

在java目录下新建一个DataCleanMap类，继承Mapper类，复写map方法

public class DataCleanMap extends Mapper {
    @Override
    protected void map(LongWritable k1, Text v1, Context context) 
            throws IOException, InterruptedException {

    }
}

在map方法里，解析JSON数据，读取数据

String line = v1.toString();//获取每一行内容
JSONObject  jsonObj = new JSONObject(line); //将字符串转换为JSON格式
String id = jsonObj.getString("uid"); //获取主播的id数据
/**
 * 获取主播的其他数据
 * gold-------->>金币
 * watchnumpv-->>播放量
 * follower---->>粉丝
 * length------>>开播时长
 */
int gold = jsonObj.getInt("gold");
int watchnumpv = jsonObj.getInt("watchnumpv");
int follower = jsonObj.getInt("follower");
int length = jsonObj.getInt("length");

过滤掉异常的数据（如<0的数据等），最后封装到上下文中

if (gold >= 0 && watchnumpv >= 0 && follower >= 0 && length >= 0) {
    // 封装数据到Text中，最后写入context上下文中
    Text k2 = new Text();
    k2.set(id);
    Text v2 = new Text();
    v2.set(gold + "\t" + watchnumpv + "\t" + follower + "\t" + length);
    context.write(k2, v2);
}

（2）主类（入口类）

相当于一个程序的主函数，最先开始执行的地方

在java目录下新建一个DataCleanJob类，在主函数设置Job作业的参数信息

// 运行程序指令输入错误，直接退出程序
if (args.length != 2) {
    System.exit(100);
}
Configuration conf = new Configuration(); //job需要的配置参数
Job job = Job.getInstance(conf); //创建一个job
job.setJarByClass(DataCleanJob.class);
//指定输入路径（可以是文件，也可以是目录）
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
//指定输出路径（只能是指定一个不存在的目录）
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
//指定map相关代码
job.setMapperClass(DataCleanMap.class);
//指定K2的类型
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
//指定v2的类型
job.setMapOutputValueClass(Text.class);
//设置reduce的数量，0表示禁用reduce
job.setNumReduceTasks(0);
//提交作业job
job.waitForCompletion(true);

四、编译打包成Jar包上传

展开右侧的Mavan，双击clean清理一下，再双击package生成jar包

这时在项目目录会多了一个target的文件夹，下面就有一个jar包程序，右键复制，粘贴到桌面 

打开winscp工具，连接自己的虚拟机，将jar包拷贝到虚拟机里（前提要打开虚拟机）

五、原始数据上传到HDFS文件系统

 准备数据集，数据集我已经放在底部gitee仓库里了

同样的，将数据集拷贝到虚拟机里

打开主节点虚拟机，start-all一键启动hadoop集群服务

跳转到刚刚拷贝的目录下，查看文件

先在HDFS文件系统创建一个文件夹，用来存放数据，在虚拟机输入指令

[root@hadoop01 data]# hadoop fs -mkdir -p /zhubo/data/

接着输入指令将数据拷贝到HDFS的zhubo文件下的data文件夹下（路径可以自己选，前提要和上一步一样创建文件夹）

[root@hadoop01 data]# hadoop fs -put video_rating.log /zhubo/data/

刷新浏览器，成功拷贝上来了

五、执行Jar包程序

在虚拟机中输入运行指令

zhuboClean.jar	jar包名称
DataCleanJob	主类（入口类）类名
/zhubo/data/	输入路径（数据所在目录）
/zhubo/resultClean/	输出路径（必须不存在的文件夹）

hadoop jar zhuboClean.jar DataCleanJob /zhubo/data/ /zhubo/resultClean/

运行结束后，刷新浏览器，在输出路径可以看到一个结果文件，点击下载

以记事本打开，统计成功

Gitee仓库Hadoop项目下载地址

Gitee仓库地址：Hadoop实战项目源码集合: https://blog.csdn.net/weixin_47971206CSDN文章教学中的源码汇总集合

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