Day4—电商日志数据分析

标签：null java url Day4 append 日志电商 ETL

项目要求：

根据电商日志文件，分析：

1 . 统计页面浏览量（每行记录就是一次浏览）
2 . 统计各个省份的浏览量（需要解析IP）
3 . 日志的ETL操作（ETL：数据从来源端经过抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）至目的端的过程）
为什么要ETL：没有必要解析出所有数据，只需要解析出有价值的字段即可。本项目中需要解析出：ip、url、pageId（topicId对应的页面Id）、country、province、city

前言

Day4 主要完成第三问：
日志的ETL操作（ETL：数据从来源端经过抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）至目的端的过程）

二、使用步骤

1.分析题目

日志的ETL操作
ETL操作是指从原始数据中提取有用信息、转换数据格式并加载到目标系统的过程。在本项目中，需要提取日志中的IP、URL、pageId（topicId对应的页面Id）、country、province、city字段。
ETL步骤：
Extract（提取）：从原始日志文件中提取出上述字段。
Transform（转换）：将提取的数据转换成适合分析的格式，例如，将IP地址转换为地理位置信息（国家、省份、城市）。
Load（加载）：将转换后的数据加载到目标数据库或数据仓库中，以便进一步分析。
ETL实现：
Map阶段：设计一个Mapper来执行ETL操作，输出键值对，其中键可以是日志的唯一标识（如日志行号或时间戳），值是一个包含所有提取字段的对象或结构。
Reduce阶段：在某些情况下，Reduce阶段可以用来进一步清洗或聚合ETL过程中的数据。

2.编写代码

定义成员变量：

private static final IntWritable one：用于计数的静态变量。
private Text outputKey：用于存储输出键的Text变量。
private LogParser logParser：日志解析器实例，用于解析日志数据。
private Logger logger：用于记录日志的SLF4J Logger实例。

Map阶段：

protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // 解析日志记录
        Map<String, String> logInfo = logParser.parse(value.toString());

        if (logInfo == null) {
            logger.error("日志记录的格式不正确或解析失败：" + value.toString());
            return;
        }

        // 获取需要的字段
        String ip = logInfo.get("ip");
        String url = logInfo.get("url");
        String country = logInfo.get("country");
        String province = logInfo.get("province");
        String city = logInfo.get("city");

        // 调用 GetPageId 获取 topicId
        String topicId = GetPageId.getPageId(url);
        logInfo.put("pageId", topicId);

        // 检查所有字段是否全部为空
        if (ip != null || url != null || topicId != null || country != null || province != null || city != null) {
            StringBuilder sb = new StringBuilder();

            if (ip != null && !ip.isEmpty()) sb.append("IP: ").append(ip).append(", ");
            if (url != null && !url.isEmpty()) sb.append("URL: ").append(url).append(", ");
            if (topicId != null && !topicId.isEmpty()) sb.append("PageId: ").append(topicId).append(", ");
            if (country != null && !country.isEmpty()) sb.append("Country: ").append(country).append(", ");
            if (province != null && !province.isEmpty()) sb.append("Province: ").append(province).append(", ");
            if (city != null && !city.isEmpty()) sb.append("City: ").append(city);

            // 移除末尾的逗号和空格
            String outputString = sb.toString().replaceAll(", $", "");
            outputKey.set(outputString);
            context.write(outputKey, one);
        } else {
            logger.error("所有字段为空，日志记录：" + value.toString());
        }
    }
}

Map<String, String> logInfo = logParser.parse(value.toString());：解析日志字符串，获取日志信息。
如果解析失败，使用logger记录错误，并返回。
从解析后的日志信息中提取ip、url、country、province和city字段。
String topicId = GetPageId.getPageId(url);：调用GetPageId.getPageId方法从URL中提取页面ID。
如果任何字段非空，构建输出字符串并写入Context。
如果所有字段都为空，记录错误日志。
使用StringBuilder构建包含所有非空字段的输出字符串。
context.write(outputKey, one);：将构建的输出键和计数写入Context。

Reduce阶段：

public class LogETLReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {

    private IntWritable result = new IntWritable();

    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int sum = 0;
        for (IntWritable val : values) {
            sum += val.get();
        }
        result.set(sum);
        context.write(key, result);
    }

@Override protected void reduce(Text key, Iterable values, Context context)：重写 reduce 方法，这是 Reducer 阶段的核心方法。
累加逻辑：
int sum = 0;：初始化一个整型变量 sum，用于累计所有输入值。
for (IntWritable val : values) { sum += val.get(); }：使用增强型 for 循环遍历与当前键 key 相关联的所有 IntWritable 对象，并累加它们的值。
设置结果：
result.set(sum);：将累计的总和赋值给 result 对象。
输出结果：
context.write(key, result);：使用 Context 对象的 write 方法将最终的键值对写入输出。键是输入的键（key），值是累计后的结果（result）。

这个类的目的是接收 Mapper 阶段输出的具有相同键的所有值，计算这些值的总和，并将结果输出。例如，在统计页面浏览量的场景中，如果 Mapper 输出了每个页面的浏览次数，Reducer 将接收相同页面标识的所有浏览次数，累加它们，并输出每个页面的总浏览量。

在ETL操作中，Reducer 可以用于聚合数据、清洗数据或转换数据格式，以便为最终的加载（Load）阶段准备数据。在这个例子中，Reducer 执行了聚合操作，将分散的数据点合并成有用的统计信息。

3.打jar包

在这里插入图片描述
成功打成jar包

4.将jar包传入hadoop目录下并运行

在这里插入图片描述
成功进行mapreduce操作

5.查看结果

在hdfs中查看结果
在这里插入图片描述
成功进行ETL操作

遇到的问题

运行jar包时报错
报错信息为：

Exception in thread "main" java.lang.UnsupportedClassVersionError: log1/LogAnalysisDriver has been compiled by a more recent version of the Java Runtime (class file version 61.0), this version of the Java Runtime only recognizes class file versions up to 52.0
	at java.lang.ClassLoader.defineClass1(Native Method)
	at java.lang.ClassLoader.defineClass(ClassLoader.java:763)
	at java.security.SecureClassLoader.defineClass(SecureClassLoader.java:142)
	at java.net.URLClassLoader.defineClass(URLClassLoader.java:467)
	at java.net.URLClassLoader.access$100(URLClassLoader.java:73)
	at java.net.URLClassLoader$1.run(URLClassLoader.java:368)
	at java.net.URLClassLoader$1.run(URLClassLoader.java:362)
	at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
	at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:361)
	at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:424)
	at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:357)
	at java.lang.Class.forName0(Native Method)
	at java.lang.Class.forName(Class.java:348)
	at org.apache.hadoop.util.RunJar.run(RunJar.java:316)
	at org.apache.hadoop.util.RunJar.main(RunJar.java:236)

解决方法

在项目的属性里设置jdk版本，方法是右击项目–>settings–>Build,Execution,Deployment–>Java compiler --> Project bytecode version -->设置为8

在这里插入图片描述

总结

在本实验中，通过ETL操作对电商日志文件进行了有效处理，实现了数据的高效管理和分析。ETL操作的必要性在于它允许我们只关注和处理那些对业务分析有价值的字段，而不是解析整个日志文件的所有数据。这不仅提高了数据处理的效率，还减少了存储和计算资源的消耗。通过这种方式，项目能够快速获得关于页面浏览量和用户地理位置分布的洞察，帮助电商企业优化用户体验和制定市场策略。。

标签：null,java,url,Day4,append,日志,电商,ETL
From： https://blog.csdn.net/weixin_61822557/article/details/139552668