MapReduce-ETL数据清洗(From 尚硅谷)

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MapReduce—ETL数据清洗

1. ETL数据清洗

​ “ETL",Extract-Transform-Load的缩写,用来描述将数据从来源端经过抽取(Extract)、转换(Transform)、加载(Load)至目的端的过程。

​ 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。清流的过程往往只需要运行Mapper程序,不需要运行Reduce程序

2. ETL数据清洗案例实操

2.1 需求

去除日志中字段个数小于等于11的日志.

  • 输入数据web.log
  • 期望输出数据:每行字段长度都大于11
    MapReduce-ETL数据清洗(From 尚硅谷)_第1张图片
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    提取码:cjtl

2.2 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。

​ Map阶段输入key:偏移量LongWritable,value: Text,输出key: Text (每行读取的内容),value:NullWritavle。

2.3 实现代码

  • WebLogMapper类
package com.atguigu.mapreduce.etl;

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

import java.io.IOException;

public class WebLogMapper extends Mapper<LongWritable, Text,Text, NullWritable> {
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Mapper<LongWritable, Text, Text, NullWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
        //1.获取一行数据
        String line = value.toString();

        //2.解析日志(字段大于11的保留,小于等于11的删除)
        boolean result = parseLog(line,context);

        //3.日志不合法退出
        if (!result){
            return;
        }

        //4.日志合法就直接写出
        context.write(value,NullWritable.get());
    }

    private boolean parseLog(String line, Mapper<LongWritable, Text, Text, NullWritable>.Context context) {
        //1.截取
        String[] fields = line.split(" ");//按空格截取

        //2.日志长度大于11的为合法
        if (fields.length>11){
            return  true;
        }else {
            return false;
        }
    }
}
  • WebLogDriver类
package com.atguigu.mapreduce.etl;

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;

import java.io.IOException;

public class WebLogDriver {
    public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException {
        args = new String[]{"D:\\downloads\\hadoop-3.1.0\\data\\11_input\\inputlog",
                "D:\\downloads\\hadoop-3.1.0\\data\\output\\output14"};
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf);

        job.setJarByClass(WebLogDriver.class);
        job.setMapperClass(WebLogMapper.class);
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(NullWritable.class);
        job.setNumReduceTasks(0);
        FileInputFormat.setInputPaths(job,new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path(args[1]));
        boolean result = job.waitForCompletion(true);
        System.exit(result?0:1);
    }
}

2.4 测试结果

MapReduce-ETL数据清洗(From 尚硅谷)_第2张图片

共清洗了 14619 − 13770 = 849 14619-13770=849 1461913770=849行数据。

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