Hadoop-MapReduce计数器和数据清洗

迈不过友情╰ 2022-10-18 13:00 277阅读 0赞

### 计数器应用 ###

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### 数据清洗（ETL） ###

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。清理的过程往往只需要运行 Mapper 程序,不需要运行 Reduce 程序。

简单实操（实际使用会复杂的多，但是基本处理是一致的）：

目的：去除日志中字段单词数小于等于20的日志

日志文件中最后一行数据为

![在这里插入图片描述][20210708114218157.png]

本日志文件有82428行数据。

期望输出的数据：每行字段单词数均大于20;

分析：在Map阶段对输入的数据根据规则进行过滤清洗

Mapper

public class DataCleanMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, NullWritable> { 
    
        @Override
        protected void map (LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { 
    
            String line = value.toString();
    
            // 解析数据
            boolean result = parseLog(line, context);
    
            if (!result) { 
                return;
            }
    
            context.write(value, NullWritable.get());
        }
    
        private boolean parseLog (String line, Context context) { 
    
            String[] fileds = line.split(" ");
    
            if (fileds.length > 20) { 
                // 引入计数器
                context.getCounter("map-data-clean", "true").increment(1);
                return true;
            }
    
            context.getCounter("map-data-clean", "false").increment(1);
            return false;
        }
    }

Driver中需要将ReduceTask数量设置为0

// 设置reduceTask的数量为0
    job.setNumReduceTasks(0);

运行之后，查看计数器如下：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NsZWFybHhq_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

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[20210708114218157.png]: /images/20221005/6412aff87b9a407a99d240b2672bb34f.png
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