hadoop学习整理——mapreduce数据分析案例（1）

有一份源数据文件，描述的是某餐饮公司各个分店在2019年和2020年的营业数据，源数据如下，请根据需求，编写MapReduce代码。

劲松店,600,350,2019年

劲松店,800,250,2020年

王府井店,1900,600,2020年

王府井店,2000,900,2019年

回龙观店,6700,1800,2020年

西单店,3000,1000,2019年

西单店,5000,1000,2020年

,3500,1000,2020年

牡丹园店,3800,1400,2020年

牡丹园店,2800,1300,2019年

西直门店,1500,900,2019年

太阳宫店,9000,3600,2019年

三里屯店,,1000,2020年

西直门店,3500,1000,2020年

太阳宫店,6000,4600,2020年

回龙观店,7500,2000,2019年

字段解释: 门店名，营业额，开支额，年份

需求1：去除源文件中字段缺失的数据

需求2：按照不同年份将营业数据拆分到不同的文件中

需求3：对每一年的营业数据按照净盈利排序（营业额-开支额）

需求4：要求最后输出到文件的数据字段之间以‘\t’分割，后边加两个描述字段：净盈利额、盈利或者亏损标记

如：

 王府井店       1900       600   2020年   1300     盈利

  劲松店          800        950   2020年   -150     亏损

1.自定义javabean类

public class SellBean implements WritableComparable<SellBean> {
    //字段解释: 门店名，营业额，开支额，年份
    /*   需求1：去除源文件中字段缺失的数据
        需求2：按照不同年份将营业数据拆分到不同的文件中
        需求3：对每一年的营业数据按照净盈利排序（营业额-开支额）
        需求4：要求最后输出到文件的数据字段之间以‘\t’分割，后边加两个描述字段：净盈利额、盈利或者亏损标记
    如：
    王府井店       1900       600   2020年   1300     盈利
    劲松店          800        950   2020年   -150     亏损*/
    private String shopname;
    private int money_out;
    private int money_in;
    private  int money = money_in- money_out;
    private String year;
    private String state;

    public SellBean() {
    }

    public SellBean(String shopname, int money_out, int money_in, int money, String year, String state) {
        this.shopname = shopname;	//门店名
        this.money_out = money_out;	//开支额
        this.money_in = money_in;	//营业额
        this.money = money;	//净盈利额
        this.year = year;	//年份
        this.state = state;	//标记
    }

    public String getShopname() {
        return shopname;
    }

    public void setShopname(String shopname) {
        this.shopname = shopname;
    }

    public int getMoney_out() {
        return money_out;
    }

    public void setMoney_out(int money_out) {
        this.money_out = money_out;
    }

    public int getMoney_in() {
        return money_in;
    }

    public void setMoney_in(int money_in) {
        this.money_in = money_in;
    }

    public int getMoney() {
        return money;
    }

    public void setMoney(int money) {
        this.money = money;
    }

    public String getYear() {
        return year;
    }

    public void setYear(String year) {
        this.year = year;
    }

    public String getState() {
        return state;
    }

    public void setState(String state) {
        this.state = state;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return
                shopname+'\t'
                        +money_in+'\t'
                        +money_out+'\t'
                        +year+'\t'
                        +money+'\t'
                        +state;
    }

    @Override
    public int compareTo(SellBean o) {
        int result;

        //首先比较年份
        int i = year.compareTo(o.getYear());

        if (i > 0){
            result=1;
        }else if(i < 0){
            result =-1;
        }else{
            //如果进入到这里 意味着年份一样 此时根据净盈利倒序进行排序
            result = money > o.getMoney() ? -1:(money < o.getMoney() ? 1:0);
        }

        return result;
    }

//序列化
    @Override
    public void write(DataOutput out) throws IOException {
        out.writeUTF(shopname);
        out.writeInt(money_in);
        out.writeInt(money_out);
        out.writeInt(money);
        out.writeUTF(year);
        out.writeUTF(state);
    }
    
//反序列化
    @Override
    public void readFields(DataInput in) throws IOException {
        this.shopname = in.readUTF();
        this.money_in = in.readInt();
        this.money_out = in.readInt();
        this.money = in.readInt();
        this.year = in.readUTF();
        this.state = in.readUTF();

    }
}

2.自定义分组类

public class SellGroupingComparator extends WritableComparator {
    protected SellGroupingComparator(){
        super(SellBean.class,true);
    }

    @Override
    public int compare(WritableComparable a, WritableComparable b) {
        SellBean aBean = (SellBean) a;
        SellBean bBean = (SellBean) b;

        //本需求中 分组规则是，只要前后两个数据的year一样 就应该分到同一组。
        //只要compare 返回0  mapreduce框架就认为两个一样  返回不为0 就认为不一样
        //根据年份进行分组，
        if (aBean.getYear() == bBean.getYear()) {
            return 0;
        } else
            return 1;
    }
}

3.Mapper类

public class SellMapper extends Mapper<LongWritable, Text, SellBean, NullWritable> {
        //输入的K,V对：LongWritable（起始偏移量）, Text（这行的内容）
        //输出的K,V对：Scorebean, NullWritable，由需求决定
    

    SellBean keyOut = new SellBean();//指定输出变量的 K值

    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {

        String[] splits = value.toString().split(",");
        //去除源文件中字段缺失的数据
        for (int i = 0; i < 4; i++) {
            if(splits[i].equals("")){
                return;
            }
        }
        String shopname = splits[0];
        int money_in = Integer.parseInt(splits[1]);
        int money_out = Integer.parseInt(splits[2]);
        String year = splits[3];
        int money = money_in- money_out;
        String state;
        if(money > 0){
            state = "盈利";
        }else{
            state = "亏损";
        }

        keyOut.setShopname(shopname);
        keyOut.setMoney_in(money_in);
        keyOut.setMoney_out(money_out);
        keyOut.setState(state);
        keyOut.setYear(year);
        keyOut.setMoney(money);

        context.write(keyOut, NullWritable.get());
    }
}

4.Reducer类

public class SellReducer extends Reducer<SellBean, NullWritable,SellBean, NullWritable> {
    @Override
    protected void reduce(SellBean key, Iterable<NullWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        for (NullWritable value : values) {
            /*if(shopname =null){
                continue;
            }*/
            context.write(key,value);
        }
    }
}

5.Driver类实现

public class SellDriver {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //配置文件对象
        Configuration conf = new Configuration();

        // 创建作业实例
        Job job = Job.getInstance(conf, SellDriver.class.getSimpleName());
        // 设置作业驱动类
        //conf.set("mapreduce.framework.name","yarn");
        job.setJarByClass(SellDriver.class);

        // 设置作业mapper reducer类
        job.setMapperClass(SellMapper.class);
        job.setReducerClass(SellReducer.class);

        // 设置作业mapper阶段输出key value数据类型
        job.setMapOutputKeyClass(SellBean.class);
        job.setMapOutputValueClass(NullWritable.class);

        //设置作业reducer阶段输出key value数据类型 也就是程序最终输出数据类型
        job.setOutputKeyClass(SellBean.class);
        job.setOutputValueClass(NullWritable.class);
        
		//设置分组
        job.setGroupingComparatorClass(SellGroupingComparator.class);

        // 配置作业的输入数据路径
        FileInputFormat.addInputPath(job,new Path("E:\\data\\input"));

        // 配置作业的输出数据路径
        FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path("E:\\data\\output"));

        //判断输出路径是否存在 如果存在删除
        FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
        if(fs.exists(new Path("E:\\data\\output"))){
            fs.delete(new Path("E:\\data\\output"),true);
        }

        // 提交作业并等待执行完成
        boolean b = job.waitForCompletion(true);
        //程序退出
        System.exit(b?0:1);
    }
}

结果：