MapReduce并行处理csv文件，将船舶数据划分子轨迹

谁借莪１个温暖的怀抱￠ 2023-10-04 17:13 15阅读 0赞

#### bean对象 ####

因为在划分子轨迹中，主要使用的字段是mmsi号、位置、速度、时间，以及划分的特征点、子轨迹段，所以只需要这几个属性即可，重写toString方法，重写序列化和反序列化方法

// bean类
    class SubTrajectorBean implements Writable{
        
    	private String MMSI;
    	private Double Lat_d;
    	private Double Lon_d;
    	private Long unixTime;
    	private Integer label = -1;
    	private String subTrajector = null;
    	
    	public String toString(){
        
    		return MMSI + "," + Lat_d + "," + Lon_d + "," + unixTime + "," + label + "," + subTrajector;	
    	}

**重写序列化和反序列化方法**

// 序列化方法
    	@override
    	public void write(DataOutput dataOutput) throw IOException{
        
    		dataOutput.writeUTF(MMSI);
    		dataOutput.writeDouble(Lat_d);
    		dataOutput.writeDouble(Lon_d);
    		dataOutput.writeLong(unixTime);
    		dataOutput.writeInt(label);
    		dataOutput.writeUTF(subTrajector);
    	}
    	
    	// 反序列化方法
    	@override
    	public void readFields(DataInput dataInput) throw IOException{
        
    		this.MMSI = dataInput.readUTF();
    		this.Lat_d = dataInput.readDouble();
    		this.Lon_d = dataInput.readDouble();
    		this.unixTime = dataInput.readLong();
    		this.label = dataInput.readInt();
    		this.subTrajector = dataInput.readUTF();
    	}

#### Map阶段 ####

map阶段主要是过滤速度阈值，将速度小于3kn的数据点看作抛锚点过滤

// Mapper
    public class SubTrajectorMapper extend Mapper<LongWritable, Text, Text, SubTrajectorBean>{
        
    	
    	// 输出key、value
    	private Text outK = new Text();
    	private SubTrajectorBean outV = new SubTrajectorBean();
    	public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException{
        
    		
    		// 转为字符串
    		String[] comments = value.toString();
    		// 判断速度是否大于3Kn，大于输出，否则过滤
    		if(comments[5] > 3){
        
    			String MMSI = comments[1];
    			Double Lat_d = Double.parseDouble(comment[7]);
    			Double Lon_d = Double.parseDouble(comment[8]);
    			Double unixTime = Long.parseLong(comments[9]);
    			
    			// 封装bean对象
    			outV.setMMMSI(MMSI);
    			outV.setLat_d(Lat_d);
    			outV.setLon_d(Lon_d);
    			outV.setUnixTime(unixTime);
    			
    			// 封装Text对象
    			outK.set(MMSI);
    			
    			// 写出context
    			context.write(outK, outV);
    		}
    	}
    }

#### Reduce阶段 ####

reduce阶段需要将过滤的数据按照mmsi排序，标记特征点，按照特征点划分子轨迹段

// Reducer
    public class SubTrajectorReducer extends Reducer<Text, SubTrajectorBean, NullWritable, SubTrajectorBean>{
        
    	// 重写reduce方法
    	public void reduce(Text key, Iterable<SubTrajectorBean> values, Context context){
        
    		
    		// 将同一MMSI数据放到一个新列表中
    		List trajectorList = new ArrayList<>(1000);
    		for(SubTrajectorBean value: values){
        
    			trajectorList.add(Utils.getNewBean(value));
    		}
    		
    		// 进行处理
    		// 二维数组
    		List[] result = new List()[];
    		// 二维数组索引和子轨迹索引和特征点
    		Integer index = 0, sub = 1, trait = 0;
    		for(int i = 0; i < trajectorList.length()-3; i++){
        
    			// 如果等于一，则是第一个，将其label设置为1
    			if(trait == 0) {
        
    				trajectorList.get(i).setLabel(1);				
    				trajectorList.get(i).setLabel(1);
    			
    			}
    			// 判断是否时间超限
    			// 如果超限，将该点的label改为1
    			Double = time = Math.abs(trajectorList.get(i).getUnixTime() - trajectorList.get(i+1).getUnixTime());
    			if(Double > 360){
        
    				trajectorList.get(i).setLabel(1);
    				// 判断子轨迹的个数是否大于10
    				if (trait > 10){
        
    					index += 1;
    					sub += 1;
    					trait = 0;
    				}else {
        
    					result[index].clear();
    				}
    			}
    			// 如果不超限，判断TF特征点
    			else{
        
    				SubTrajectorBean stb1 = trajectorList.get(i);
    				SubTrajectorBean stb2 = trajectorList.get(i+1);
    				SubTrajectorBean stb3 = trajectorList.get(i+2);
    				SubTrajectorBean stb4 = trajectorList.get(i+3);
    				Double T12 = Utils.getT(stb1, stb2, stb3);
    				Double T23 = Utils.getT(stb2, stb3, stb4);
    				if((T12 * T23) < 0){
        
    					// 为i + 2赋值label
    					trajectorList.get(i+2).setLabel(1);
    					// 将i+1,i+2加入result
    					// 拼接子轨迹编号
    					String st = value.getMMSI() + sub;
    					trajectorList.get(i+1).setSubTrajector(st);
    					trajectorList.get(i+2).setSubTrajector(st);
    					result[index].append(trajectorList.get(i+1));
    					result[index].append(trajectorList.get(i+2));
    					// 判断子轨迹的个数是否大于10个数
    					if (trait > 10){
        
    						index += 1;
    						sub += 1;
    						trait = 0;
    					}else {
        
    						result[index].clear();
    					}
    			}
    			
    			// 拼接子轨迹编号
    			String st = value.getMMSI() + sub;
    			trajectorList.get(i).setSubTrajector(st);
    			// 添加到二维列表中
    			result[index].append(trajectorList.get(i));
    			
    			// 写出数据
    			for(List values: result){
        
    				for(SubTrajectorBean value: values){
        
    					context.write(NullWritable, value);
    				}
    			}	
    		}
    	}
    }

#### Utils工具类 ####

在处理的过程中，为了解耦，所以将个别方法单独拿出来设置成了工具类

// 工具类Utils
    public class Utils{
        
    	
    	// 得到一个新的bean对象
    	public static SubTrajectorBean getNewBean(SubTrajectorBean stb){
        
    		SubTrajectorBean bean = new SubTrajectorBean();
    		bean.setMMSI(stb.getMMSI());
    		bean.setLat_d(stb.getLat_d());
    		bean.setLon_d(stb.getLon_d());
    		bean.setUnixTime(stb.getUnixTime());
    		bean.setLabel(stb.getLabel());
    		bean.setSubTrajector(stb.getSubTrajector());
    	}
    	
    	// 曲线边缘法
    	public static Double getT(SubTrajectorBean stb1,SubTrajectorBean stb2, SubTrajectorBean stb3){
        
    		
    		// 计算Tmn
    		Double T = (stb2.getLat_d - stb1.getLat_d)(stb3.getLon_d - stb1.getLon_d) + (stb3.getLat_d - stb1.getLat_d)(stb2.getLon_d - stb1.getLon_d);
    		return T;
    	}
    }

#### Driver类 ####

Driver类就是典型的八股文形式，关联map和redece，设置key、value，设置路径，提交作业

// Driver类
    public class SubTrajectorDriver{
        
    	public static void main(String[] args){
        
    		// 1.获取job对象
    		Configuration conf = new Configuration();
    		Job job = Job.getInstance(conf);
    		
    		// 2.关联Driver类
    		job.setJarByClass(SubTrajectorDriver.class);
    		
    		// 3.关联Mapper和Reducer类
    		job.setMapperClass(SubTrajectorMapper.class);
    		job.setReducerClass(SubTrajectorReducer.class);
    		
    		// 4.设置Map的输出key/value
    		job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
    		job.setMapOutputValueClass(SubTrajectorBean.class);
    		
    		// 5.设置最终的输出key/value
    		job.setOutputKeyClass(NullWritable.class);
    		job.setOutputValueClass(SubTrajectorBean.class);
    		
    		// 6.设置输入输出路径
    		FileInputFormat.setInputPath(job, new Path("inputPath"));
    		FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("outputPath"));
    		
    		// 7.提交job
    		boolean result = job.waitForCompletion(true);
    		System.exit(result? 0: 1);
    	}
    }

上述代码就是大概的子轨迹提取过程的MapReduce实现，因为疫情原因，本人封闭不让去实验室，所以机器的限制并不能真是运行该代码，代码编写也是在xp系统的文本中靠感觉编写，但是具体思路完全符合研究逻辑，代码虽不能保证完全正确统一，但是也在编写中也十分注意格式和语法，如有代码错误之处，还请指出。