Hadoop 提取KPI 进行海量Web日志分析

Hadoop 提取KPI 进行海量Web日志分析

Web日志包含着网站最重要的信息，通过日志分析，我们可以知道网站的访问量，哪个网页访问人数最多，哪个网页最有价值等。一般中型的网站(10W的PV以上)，每天会产生1G以上Web日志文件。大型或超大型的网站，可能每小时就会产生10G的数据量。

• Web日志分析概述
• 需求分析：KPI指标设计
• 算法模型：Hadoop并行算法
• 架构设计：日志KPI系统架构
• 程序开发：MapReduce程序实现

1. Web日志分析概述

Web日志由Web服务器产生，可能是Nginx, Apache, Tomcat等。从Web日志中，我们可以获取网站每类页面的PV值（PageView，页面访问量）、独立IP数；稍微复杂一些的，可以计算得出用户所检索的关键词排行榜、用户停留时间最高的页面等；更复杂的，构建广告点击模型、分析用户行为特征等等。

在Web日志中，每条日志通常代表着用户的一次访问行为，例如下面就是一条nginx日志：

222.68.172.190 - - [18/Sep/2013:06:49:57 +0000] "GET /images/my.jpg HTTP/1.1" 200 19939
 "http://www.angularjs.cn/A00n" "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1)
 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/29.0.1547.66 Safari/537.36"

拆解为以下8个变量

• remote_addr: 记录客户端的ip地址, 222.68.172.190
• remote_user: 记录客户端用户名称, –
• time_local: 记录访问时间与时区, [18/Sep/2013:06:49:57 +0000]
• request: 记录请求的url与http协议, “GET /images/my.jpg HTTP/1.1”
• status: 记录请求状态,成功是200, 200
• body_bytes_sent: 记录发送给客户端文件主体内容大小, 19939
• http_referer: 用来记录从那个页面链接访问过来的, “http://www.angularjs.cn/A00n”
• http_user_agent: 记录客户浏览器的相关信息, “Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/29.0.1547.66 Safari/537.36”

注：要更多的信息，则要用其它手段去获取，通过js代码单独发送请求，使用cookies记录用户的访问信息。

利用这些日志信息，我们可以深入挖掘网站的秘密了。

少量数据的情况

少量数据的情况(10Mb,100Mb,10G)，在单机处理尚能忍受的时候，我可以直接利用各种Unix/Linux工具，awk、grep、sort、join等都是日志分析的利器，再配合perl, python，正则表达工，基本就可以解决所有的问题。

例如，我们想从上面提到的nginx日志中得到访问量最高前10个IP，实现很简单：

~ cat access.log.10 | awk '{a[$1]++} END {for(b in a) print b"\t"a[b]}' | sort -k2 -r | head -n 10
163.177.71.12   972
101.226.68.137  972
183.195.232.138 971
50.116.27.194   97
14.17.29.86     96
61.135.216.104  94
61.135.216.105  91
61.186.190.41   9
59.39.192.108   9
220.181.51.212  9

海量数据的情况

当数据量每天以10G、100G增长的时候，单机处理能力已经不能满足需求。我们就需要增加系统的复杂性，用计算机集群，存储阵列来解决。在Hadoop出现之前，海量数据存储，和海量日志分析都是非常困难的。只有少数一些公司，掌握着高效的并行计算，分步式计算，分步式存储的核心技术。

Hadoop的出现，大幅度的降低了海量数据处理的门槛，让小公司甚至是个人都能力，搞定海量数据。并且，Hadoop非常适用于日志分析系统。

2.需求分析：KPI指标设计

下面我们将从一个公司案例出发来全面的解释，如何用进行 海量Web日志分析，提取KPI数据 。

案例介绍

某电子商务网站，在线团购业务。每日PV数100w，独立IP数5w。用户通常在工作日上午10:00-12:00和下午15:00-18:00访问量最大。日间主要是通过PC端浏览器访问，休息日及夜间通过移动设备访问较多。网站搜索浏量占整个网站的80%，PC用户不足1%的用户会消费，移动用户有5%会消费。

通过简短的描述，我们可以粗略地看出，这家电商网站的经营状况，并认识到愿意消费的用户从哪里来，有哪些潜在的用户可以挖掘，网站是否存在倒闭风险等。

KPI指标设计

• PV(PageView): 页面访问量统计
• IP: 页面独立IP的访问量统计
• Time: 用户每小时PV的统计
• Source: 用户来源域名的统计
• Browser: 用户的访问设备统计

从商业的角度，个人网站的特征与电商网站不太一样，没有转化率，同时跳出率也比较高。从技术的角度，同样都关注KPI指标设计。

3.算法模型：Hadoop并行算法

并行算法的设计：

PV(PageView): 页面访问量统计

Map过程{key:request,value:1}
Reduce过程{key:request,value:求和(sum)}

IP: 页面独立IP的访问量统计

Map: {key:request,value:remote_addr}
Reduce: {key:request,value:去重再求和(sum(unique))}

Time: 用户每小时PV的统计

Map: {key:time_local,value:1}
Reduce: {key:time_local,value:求和(sum)}

Source: 用户来源域名的统计

Map: {key:http_referer,value:1}
Reduce: {key:http_referer,value:求和(sum)}

Browser: 用户的访问设备统计

Map: {key:http_user_agent,value:1}
Reduce: {key:http_user_agent,value:求和(sum)}

4.架构设计：日志KPI系统架构

上图中，左边是Application业务系统，右边是Hadoop的HDFS, MapReduce。

1.日志是由业务系统产生的，我们可以设置web服务器每天产生一个新的目录，目录下面会产生多个日志文件，每个日志文件64M。
2.设置系统定时器CRON，夜间在0点后，向HDFS导入昨天的日志文件。
3.完成导入后，设置系统定时器，启动MapReduce程序，提取并计算统计指标。
4.完成计算后，设置系统定时器，从HDFS导出统计指标数据到数据库，方便以后的即使查询。

上面这幅图，我们可以看得更清楚，数据是如何流动的。蓝色背景的部分是在Hadoop中的，接下来我们的任务就是完成MapReduce的程序实现。

5.程序开发2：MapReduce程序实现

开发流程：

• 对日志行的解析
• Map函数实现
• Reduce函数实现

• 启动程序实现

  1). 对日志行的解析

新建文件：org.apache.hadoop.mr.kpi

整体代码

package org.apache.hadoop.mr.kpi;

import java.text.ParseException;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;
import java.util.HashSet;
import java.util.Locale;
import java.util.Set;

public class KPI {

    /** * 20160512 * @author yue */
    private String remote_addr; //记录客户端的IP地址
    private String remote_user;   //记录客户端用户名称，忽略属性“-”
    private String time_local;  //记录访问时间与时区
    private String request;  //记录请求的URL和http协议
    private String status;  //记录请求状态，成功是200
    private String body_bytes_sent;  //记录发送给客户端文件主体内容大小
    private String http_referer; //用来记录从哪个页面链接访问过来的
    private String http_user_agent; //记录客户浏览器的相关信息
    private boolean valid = true ; //判断数据是否合法

    private static KPI parser(String line){
        System.out.println(line);
        KPI kpi = new KPI();
        String[] arr = line.split(" ");
        if (arr.length>11){
            kpi.setRemote_addr(arr[0]);
            kpi.setRemote_user(arr[1]);
            kpi.setTime_local(arr[3].substring(1));
            kpi.setRequest(arr[6]);
            kpi.setStatus(arr[8]);
            kpi.setBody_bytes_sent(arr[9]);
            kpi.setHttp_referer(arr[10]);

            if(arr.length>12){
                kpi.setHttp_user_agent(arr[11] + " " + arr[12]);
            } else {
                kpi.setHttp_user_agent(arr[11]);
            }

            if(Integer.parseInt(kpi.getStatus()) >= 400){
                //大于400，http錯誤
                kpi.setValid(false);
            }
        }else{
            kpi.setValid(false);
        }
        return kpi;
    }
    /** * 按page的pv分类 * pageview:页面访问量统计 * @return */
    public static KPI filterPVs(String line){
        KPI kpi = parser(line);
        Set<String> pages = new HashSet<String>();
        pages.add("/about/");
        pages.add("/black-ip-clustor/");
        pages.add("/cassandra-clustor/");
        pages.add("/finance-rhive-repurchase/");
        pages.add("/hadoop-familiy-roadmap/");
        pages.add("/hadoop-hive-intro/");
        pages.add("/hadoop-zookeeper-intro/");
        pages.add("/hadoop-mahout-roadmap/");

        if(!pages.contains(kpi.getRequest())){
            kpi.setValid(false);
        }
        return kpi;
    }
    /** * 按page的独立IP分类 * @return */
    public static KPI filterIPs(String line){
        KPI kpi = parser(line);
        Set<String> pages = new HashSet<String>();
        pages.add("/about/");
        pages.add("/black-ip-clustor/");
        pages.add("/cassandra-clustor/");
        pages.add("/finance-rhive-repurchase/");
        pages.add("/hadoop-familiy-roadmap/");
        pages.add("/hadoop-hive-intro/");
        pages.add("/hadoop-zookeeper-intro/");
        pages.add("/hadoop-mahout-roadmap/");
        if (!pages.contains(kpi.getRequest())){
            kpi.setValid(false);
        }
        return kpi;
    }
    /** * PV按浏览器分类 * @return */
    public static KPI filterBroswer(String line){
        return parser(line);
    }

    /** * PV按小时分类 * @return */
    public static KPI filterTime(String line){
        return parser(line);
    }

    /** * Pv按访问域名分类 * @return */

    public static KPI filterDomain(String line){
        return parser(line);
    }


    public String getRemote_addr() {
        return remote_addr;
    }


    public void setRemote_addr(String remote_addr) {
        this.remote_addr = remote_addr;
    }


    public String getRemote_user() {
        return remote_user;
    }


    public void setRemote_user(String remote_user) {
        this.remote_user = remote_user;
    }


    public String getTime_local() {
        return time_local;
    }


    public Date getTime_local_Date() throws ParseException{
        SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss",Locale.US);
        return df.parse(this.time_local); 
    }


    public String getTime_local_Date_hour() throws ParseException{
        SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyyMMddHH");
        return df.format(this.getTime_local_Date());
    }


    public void setTime_local(String time_local) {
        this.time_local = time_local;
    }


    public String getRequest() {
        return request;
    }


    public void setRequest(String request) {
        this.request = request;
    }


    public String getStatus() {
        return status;
    }


    public void setStatus(String status) {
        this.status = status;
    }


    public String getBody_bytes_sent() {
        return body_bytes_sent;
    }


    public void setBody_bytes_sent(String body_bytes_sent) {
        this.body_bytes_sent = body_bytes_sent;
    }


    public String getHttp_referer() {
        return http_referer;
    }


    public String getHttp_referer_domain(){
        if(http_referer.length()<8){
            return http_referer;
        }

        String str = this.http_referer.replace("\\", "").replace("http://", "").replace("https://", "");
        return str.indexOf("/")>0?str.substring(0, str.indexOf("/")):str;
    }


    public void setHttp_referer(String http_referer) {
        this.http_referer = http_referer;
    }


    public String getHttp_user_agent() {
        return http_user_agent;
    }


    public void setHttp_user_agent(String http_user_agent) {
        this.http_user_agent = http_user_agent;
    }


    public boolean isValid() {
        return valid;
    }


    public void setValid(boolean valid) {
        this.valid = valid;
    }

    @Override
    public String toString() {
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        sb.append("valid:" + this.valid);
        sb.append("\nremote_addr:" + this.remote_addr);
        sb.append("\nremote_user:" + this.remote_user);
        sb.append("\ntime_local:" + this.time_local);
        sb.append("\nrequest:" + this.request);
        sb.append("\nstatus:" + this.status);
        sb.append("\nbody_bytes_sent:" + this.body_bytes_sent);
        sb.append("\nhttp_referer:" + this.http_referer);
        sb.append("\nhttp_user_agent:" + this.http_user_agent);
        return super.toString();
    }


    public static void main(String[] args) {
        String line = "222.68.172.190 - - [18/Sep/2013:06:49:57 +0000] \"GET /images/my.jpg HTTP/1.1\" 200 19939 \"http://www.angularjs.cn/A00n\" \"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/29.0.1547.66 Safari/537.36\"";
        System.out.println(line);
        KPI kpi = new KPI();
        String[] arr = line.split(" ");

        kpi.setRemote_addr(arr[0]);
        kpi.setRemote_user(arr[1]);
        kpi.setTime_local(arr[3].substring(1));
        kpi.setRequest(arr[6]);
        kpi.setStatus(arr[8]);
        kpi.setBody_bytes_sent(arr[9]);
        kpi.setHttp_referer(arr[10]);
        kpi.setHttp_user_agent(arr[11] + " " + arr[12]);
        System.out.println(kpi);

        try {
            SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy.MM.dd:HH:mm:ss",Locale.US);
            System.out.println(df.format(kpi.getTime_local_Date()));
            System.out.println(kpi.getTime_local_Date_hour());
            System.out.println(kpi.getHttp_referer_domain());
        } catch (ParseException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

从日志文件中，取一行通过main函数写一个简单的解析测试。

控制台输出：

我们看到日志行，被正确的解析成了kpi对象的属性。我们把解析过程，单独封装成一个方法。

    private static KPI parser(String line) {
        System.out.println(line);
        KPI kpi = new KPI();
        String[] arr = line.split(" ");
        if (arr.length > 11) {
            kpi.setRemote_addr(arr[0]);
            kpi.setRemote_user(arr[1]);
            kpi.setTime_local(arr[3].substring(1));
            kpi.setRequest(arr[6]);
            kpi.setStatus(arr[8]);
            kpi.setBody_bytes_sent(arr[9]);
            kpi.setHttp_referer(arr[10]);

            if (arr.length > 12) {
                kpi.setHttp_user_agent(arr[11] + " " + arr[12]);
            } else {
                kpi.setHttp_user_agent(arr[11]);
            }

            if (Integer.parseInt(kpi.getStatus()) >= 400) {// 大于400，HTTP错误
                kpi.setValid(false);
            }
        } else {
            kpi.setValid(false);
        }
        return kpi;
    }

对map方法，reduce方法，启动方法，我们单独写一个类来实现

下面将分别介绍MapReduce的实现类：

• PV:org.apache.hadoop.mr.kpi.KPIPV.java
• IP: org.apache.hadoop.mr.kpi.KPIIP.java
• Time: org.apache.hadoop.mr.kpi.KPITime.java
• Browser: org.apache.hadoop.mr.kpi.KPIBrowser.java

1). PV:org.apache.hadoop.mr.kpi.KPIPV.java

package org.apache.hadoop.mr.kpi;

import java.io.IOException;
import java.util.Iterator;

import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.JobClient;
import org.apache.hadoop.mapred.JobConf;
import org.apache.hadoop.mapred.MapReduceBase;
import org.apache.hadoop.mapred.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapred.OutputCollector;
import org.apache.hadoop.mapred.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapred.Reporter;
import org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.TextOutputFormat;

public class KPIPV {

    /** * @author yue * 20160512 */
    public static class KPIPVMapper extends MapReduceBase implements Mapper<Object ,Text ,Text,IntWritable>{

        private IntWritable one = new IntWritable(1);
        private Text word = new Text();
        public void map(Object key, Text value,
                OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter)
                throws IOException {
            KPI kpi = KPI.filterPVs(value.toString());
            if(kpi.isValid()){
                word.set(kpi.getRequest());
                output.collect(word, one);
            }
        }
    }
    public static class KPIPVReducer extends MapReduceBase implements Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable>{

        private IntWritable result = new IntWritable();

        public void reduce(Text key, Iterator<IntWritable> values,
                OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter)
                throws IOException {
            int sum = 0;
            while(values.hasNext()){
                sum += values.next().get();
            }
            result.set(sum);
            output.collect(key, result);
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception{
        String input =  "hdfs://192.168.37.134:9000/user/hdfs/log_kpi";
        String output = "hdfs://192.168.37.134:9000/user/hdfs/log_kpi/pv";

        JobConf conf = new JobConf(KPIPV.class);
        conf.setJobName("KPIPV");

        conf.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        conf.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);

        conf.setOutputKeyClass(Text.class);
        conf.setOutputValueClass(IntWritable.class);

        conf.setMapperClass(KPIPVMapper.class);
        conf.setCombinerClass(KPIPVReducer.class);
        conf.setReducerClass(KPIPVReducer.class);

        conf.setInputFormat(TextInputFormat.class);
        conf.setOutputFormat(TextOutputFormat.class);

        FileInputFormat.setInputPaths(conf, new Path(input));
        FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path(output));

        JobClient.runJob(conf);
        System.exit(0);
    }
}

在程序中会调用KPI类的方法

KPI kpi = KPI.filterPVs(value.toString());

我们运行一下KPIPV.java
用hadoop命令查看HDFS文件

~ hadoop fs -cat /user/hdfs/log_kpi/pv/part-00000

/about  5
/black-ip-list/ 2
/cassandra-clustor/     3
/finance-rhive-repurchase/      13
/hadoop-family-roadmap/ 13
/hadoop-hive-intro/     14
/hadoop-mahout-roadmap/ 20
/hadoop-zookeeper-intro/        6

2). IP: org.apache.hadoop.mr.kpi.KPIIP.java

package org.apache.hadoop.mr.kpi;

import java.io.IOException;
import java.util.HashSet;
import java.util.Iterator;
import java.util.Set;

import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.JobClient;
import org.apache.hadoop.mapred.JobConf;
import org.apache.hadoop.mapred.MapReduceBase;
import org.apache.hadoop.mapred.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapred.OutputCollector;
import org.apache.hadoop.mapred.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapred.Reporter;
import org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.TextOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mr.kpi.KPIIP.KPIIPMapper.KPIIPReducer;

public class KPIIP {

    /** * @author yue * 20160512 */
    public static class KPIIPMapper extends MapReduceBase implements Mapper<Object,Text,Text,Text>{

        private Text word = new Text();
        private Text ips = new Text();

        public void map(Object key, Text value,
                OutputCollector<Text, Text> output, Reporter reporter)
                throws IOException {
            KPI kpi = KPI.filterIPs(value.toString());
            if(kpi.isValid()){
                word.set(kpi.getRequest());
                ips.set(kpi.getRemote_addr());
                output.collect(word, ips);
            }
        }
    public static class KPIIPReducer extends MapReduceBase implements Reducer<Text,Text,Text,Text>{

        private Text result = new Text();
        private Set<String>count = new HashSet<String>();

        public void reduce(Text key, Iterator<Text> values,
                OutputCollector<Text, Text> output, Reporter reporter)
                throws IOException {
            while(values.hasNext()){
                count.add(values.next().toString());
            }
            result.set(String.valueOf(count.size()));
            output.collect(key, result);
        }

    }
    }
    public static void main(String[] args) throws Exception{
        String input =  "hdfs://192.168.37.134:9000/user/hdfs/log_kpi";
        String output = "hdfs://192.168.37.134:9000/user/hdfs/log_kpi/ip";

        JobConf conf = new JobConf(KPIIP.class);
        conf.setJobName("KPIIP");

        conf.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        conf.setMapOutputValueClass(Text.class);

        conf.setOutputKeyClass(Text.class);
        conf.setOutputValueClass(Text.class);

        conf.setMapperClass(KPIIPMapper.class);
        conf.setCombinerClass(KPIIPReducer.class);
        conf.setReducerClass(KPIIPReducer.class);

        conf.setInputFormat(TextInputFormat.class);
        conf.setOutputFormat(TextOutputFormat.class);

        FileInputFormat.setInputPaths(conf, new Path(input));
        FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path(output));

        JobClient.runJob(conf);
        System.exit(0);

    }

}

3). Time: org.apache.hadoop.mr.kpi.KPITime.java

package org.apache.hadoop.mr.kpi;

import java.io.IOException;
import java.text.ParseException;
import java.util.Iterator;

import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.JobClient;
import org.apache.hadoop.mapred.JobConf;
import org.apache.hadoop.mapred.MapReduceBase;
import org.apache.hadoop.mapred.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapred.OutputCollector;
import org.apache.hadoop.mapred.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapred.Reporter;
import org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.TextOutputFormat;

public class KPITime {

    /** * @author yue 20160512 */
    public static class KPITimeMapper extends MapReduceBase implements
            Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {

        private IntWritable one = new IntWritable(1);
        private Text word = new Text();

        public void map(Object key, Text value,
                OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter)
                throws IOException {
            KPI kpi = KPI.filterTime(value.toString());
            if(kpi.isValid()){
                try {
                    word.set(kpi.getTime_local_Date_hour());
                    output.collect(word, one);
                } catch (ParseException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }
    }

    public static class KPITimeReducer extends MapReduceBase implements 
            Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable>{

        private IntWritable result = new IntWritable();

        public void reduce(Text key, Iterator<IntWritable> values,
                OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter)
                throws IOException {
            int sum = 0;
            while(values.hasNext()){
                sum+=values.next().get();
            }
            result.set(sum);
            output.collect(key, result);
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception{
         String input =  "hdfs://192.168.37.134:9000/user/hdfs/log_kpi";
            String output = "hdfs://192.168.37.134:9000/user/hdfs/log_kpi/time";

            JobConf conf = new JobConf(KPITime.class);
            conf.setJobName("KPITime");

            conf.setOutputKeyClass(Text.class);
            conf.setOutputValueClass(IntWritable.class);

            conf.setMapperClass(KPITimeMapper.class);
            conf.setCombinerClass(KPITimeReducer.class);
            conf.setReducerClass(KPITimeReducer.class);

            conf.setInputFormat(TextInputFormat.class);
            conf.setOutputFormat(TextOutputFormat.class);

            FileInputFormat.setInputPaths(conf, new Path(input));
            FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path(output));

            JobClient.runJob(conf);
            System.exit(0);
    }

}

4). Browser: org.apache.hadoop.mr.kpi.KPIBrowser.java

package org.apache.hadoop.mr.kpi;

import java.io.IOException;
import java.util.Iterator;

import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.JobClient;
import org.apache.hadoop.mapred.JobConf;
import org.apache.hadoop.mapred.MapReduceBase;
import org.apache.hadoop.mapred.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapred.OutputCollector;
import org.apache.hadoop.mapred.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapred.Reporter;
import org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.TextOutputFormat;


public class KPIBrowser {

    /** * 20160512 * @author yue */
        public static class KPIBrowserMapper extends MapReduceBase implements Mapper<Object,Text,Text,IntWritable>{
            private IntWritable one = new IntWritable(1);
            private Text word = new Text();

            public void map(Object key,Text value,OutputCollector<Text,IntWritable> output , Reporter reporter) throws IOException{
                KPI kpi = KPI.filterBroswer(value.toString());
                if(kpi.isValid()){
                    word.set(kpi.getHttp_user_agent());
                    output.collect(word, one);
                }
            }
        }
    public static class KPIBrowserReducer extends MapReduceBase implements Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable>{
        private IntWritable result = new IntWritable();

        public void reduce(Text key, Iterator<IntWritable> values,OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter)throws IOException {
            int sum = 0;
            while(values.hasNext()){
                sum+= values.next().get();
            }
            result.set(sum);
            output.collect(key, result);
        }

    }
    public static void main(String[] args) throws Exception{
        String input =  "hdfs://192.168.37.134:9000/user/hdfs/log_kpi";
        String output = "hdfs://192.168.37.134:9000/user/hdfs/log_kpi/browser";

        JobConf conf = new JobConf(KPIBrowser.class);
        conf.setJobName("KPIBrowser");

        conf.setOutputKeyClass(Text.class);
        conf.setOutputValueClass(IntWritable.class);

        conf.setMapperClass(KPIBrowserMapper.class);
        conf.setCombinerClass(KPIBrowserReducer.class);
        conf.setReducerClass(KPIBrowserReducer.class);

        conf.setInputFormat(TextInputFormat.class);
        conf.setOutputFormat(TextOutputFormat.class);

        FileInputFormat.setInputPaths(conf, new Path(input));
        FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path(output));

        JobClient.runJob(conf);
        System.exit(0);
    }

}