招聘网站—MapReduce数据清洗

招聘网站—MapReduce数据清洗

任务描述

利用MapReduce数据清洗

本关我们主要对爬取到的招聘数据进行清洗，清洗规则如下：

1. 判断数据长度是否为 9 并判断数据字段是否完整，如有不完整字段（字段值为空），则清洗掉这一行数据；

2. 对整条数据都一样的进行去重处理；

1. 对数据字段中的城市（city）进行处理，只保留其中的市，舍弃区县，例如：深圳·南山区 -> 深圳；

2. 对数据字段中的薪资（salary）计算处理，计算规则如下：

   （1）mk-nk：(m+n)/2，结果保留两位小数（注意：也有可能出现 mK-nK）。 （2）如果薪资为其他格式的信息，清洗掉这一行数据。

3. 将职位名称（job_name）、技能（skill）中的字母统一转换为小写字母；并将技能（skill）内容中的·使用|代替。

1. 清洗完的数据集存储到 /root/files 目录下，分隔方式为 \t。

数据集介绍

本数据集是招聘职位数据，包含九个字段的信息，数据集的字段含义说明如下：

字段名	说明
job_name	工作名称
city	城市
salary	薪水
workingExp	工作年限
edu	学历要求
company_name	公司名称
company_size	公司规模
welfare	福利待遇
skill	技能

部分数据展示

大数据实施管理专家    北京·海淀区    40k-60k    本科    建信金科    2000人以上    新团队，有发展前景    大数据
数据分析工程师    上海·张江    20k-35k    经验3-5年    本科    上海敬游软件    150-500人    年终奖金、五险一金、餐费补贴、弹性工作    游戏·数据分析
大数据开发工程师    成都·高新区    7k-14k    经验1-3年    本科    中电万维    500-2000人    公司稳定 福利好 13薪 定期体检    DB2·DBA·MySQL

清洗后数据展示：

数据分析工程师    上海    27.50    经验3-5年    本科    上海敬游软件    150-500人    年终奖金、五险一金、餐费补贴、弹性工作    游戏·数据分析
大数据开发工程师    成都    10.50    经验1-3年    本科    中电万维    500-2000人    公司稳定 福利好 13薪 定期体检    DB2·DBA·MySQL

编程要求

1. 在右侧代码文件中的 Begin-End 区间编写代码，按照本关任务中的要求清洗数据，数据集存放在 /data/workspace/myshixun/clean/data/advertise.txt 中；

2. 清洗完的数据集存储到 /root/files 目录下。

测试说明

平台会对你编写的代码进行测试，若与预期输出一致，则算通关。

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开始你的任务吧，祝你成功！

RecruitMap

package recruit.mapreduce;

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 RecruitMap extends Mapper {
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        /********** Begin **********/
        String[] fields =value.toString().split("\t");  
        boolean flag=true;  
        if (fields.length==9) {  
            int i=0;  
            for (String field : fields) {  
                if ("".equals(field) || field.trim() == null) {  
                    flag = false;  
                    break;  
                }  
            }  
            if (flag) {  
                if (fields[2].contains("k")){  
                    fields[2]=fields[2].replace("k","");  
                }else if (fields[2].contains("K")){  
                    fields[2]=fields[2].replace("K","");  
                }  
                String re = "[0-9]+-[0-9]+";  
                flag = fields[2].matches(re);  
            }  
            if (flag) {  
                fields[0]=fields[0].toLowerCase();  
                fields[8]=fields[8].toLowerCase();  
                fields[8]=fields[8].replaceAll("·","|");  
                fields[1] = fields[1].trim().split("·")[0].trim();  
                String maxsalary=fields[2].split("-")[0].trim();  
                String minsalary=fields[2].split("-")[1].trim();  
                Double avgsalary = (Double.parseDouble(maxsalary) + Double.parseDouble(minsalary)) / 2;  
                fields[2] = String.format("%.2f", avgsalary);  
                String result = "";  
                int len = 0;  
                for (String field : fields) {  
                    len = len + 1;  
                    if (len == fields.length) {  
                        result = result + field;  
                    } else {  
                        result = result + field + "\t";  
                    }  
                }  
                context.write(new Text(result), NullWritable.get());  
            }  
        }  
        /********** End **********/

    }
}

RecruitReduce

package recruit.mapreduce;

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

import java.io.IOException;

public class RecruitReduce extends Reducer {
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        /********** Begin **********/
context.write(NullWritable.get(),new Text(key));  

        /********** End **********/
    }
}

RecruitJob

package recruit.mapreduce;

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


public class RecruitJob  {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        /********** Begin **********/
        Configuration conf = new Configuration();  
        Job job = Job.getInstance(conf);  
        job.setJarByClass(RecruitJob.class);  
        job.setMapperClass(RecruitMap.class);  
        job.setReducerClass(RecruitReduce.class);  
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);  
        job.setMapOutputValueClass(NullWritable.class);  
        job.setOutputKeyClass(NullWritable.class);  
        job.setOutputValueClass(Text.class);  
        String outputpath = "/root/files";  
        Path path= new Path(outputpath);  
        FileSystem fileSystem =path.getFileSystem(conf);  
        if (fileSystem.exists(path)){  
            fileSystem.delete(path,true);  
        }  
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("/data/workspace/myshixun/clean/data/advertise.txt"));  
        FileOutputFormat.setOutputPath(job,path);  
        job.waitForCompletion(true);  
        
        /********** End **********/
    }
}