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Hadoop电商日志数据分析(三)

时间:2024-06-23 12:31:43浏览次数:3  
标签:get Hadoop hadoop org apache import 日志 电商 append

ETL

1.ETL的重要性
==> 存在的问题:每个MR作业都去全量读取待处理的原始日志,如果数据量很大,将非常不可取

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。
全量数据不方便直接进行计算的,最好是进一步处理后在进行相应的维度统计分析
解析出你需要的字段:ip==>城市信息
去除一些你不需要的字段:
ip/time/url/page_id/country/province/city

2.ETL操作
预处理

package com.imooc.bigdata.hadoop.mr.project.mr2;

import com.imooc.bigdata.hadoop.mr.project.utils.GetPageId;
import com.imooc.bigdata.hadoop.mr.project.utils.LogParser;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.io.IOException;
import java.util.Map;

public class ETLApp {

    // Driver端的代码:八股文
    public static void main(String[] args) throws Exception{
        Configuration configuration = new Configuration();

        // 如果输出目录已经存在,则先删除
        FileSystem fileSystem = FileSystem.get(configuration);
        Path outputPath = new Path("input/etl/");
        if(fileSystem.exists(outputPath)) {
            fileSystem.delete(outputPath,true);
        }

        Job job = Job.getInstance(configuration);
        job.setJarByClass(ETLApp.class);

        job.setMapperClass(MyMapper.class);

        job.setMapOutputKeyClass(NullWritable.class);
        job.setMapOutputValueClass(Text.class);

        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("/Users/rocky/data/trackinfo_20130721.data"));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("input/etl/"));

        job.waitForCompletion(true);
    }

    static class MyMapper extends Mapper<LongWritable, Text, NullWritable, Text> {

        private LogParser parser;

        @Override
        protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
            parser = new LogParser();
        }

        @Override
        protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            String log = value.toString();
            Map<String, String> logInfo = parser.parse(log);

            String ip = logInfo.get("ip");
            String url = logInfo.get("url");
            String sessionId = logInfo.get("sessionId");
            String time = logInfo.get("time");
            String country = logInfo.get("country") == null ? "-" : logInfo.get("country");
            String province = logInfo.get("province")== null ? "-" : logInfo.get("province");
            String city = logInfo.get("city")== null ? "-" : logInfo.get("city");
            String pageId = GetPageId.getPageId(url)== "" ? "-" : GetPageId.getPageId(url);

            StringBuilder builder = new StringBuilder();
            builder.append(ip).append("\t");
            builder.append(url).append("\t");
            builder.append(sessionId).append("\t");
            builder.append(time).append("\t");
            builder.append(country).append("\t");
            builder.append(province).append("\t");
            builder.append(city).append("\t");
            builder.append(pageId);

            if (StringUtils.isNotBlank(pageId) && !pageId.equals("-")) {
                System.out.println("------" + pageId);
            }


            context.write(NullWritable.get(), new Text(builder.toString()));
        }
    }
}

标签:get,Hadoop,hadoop,org,apache,import,日志,电商,append
From: https://www.cnblogs.com/xiaoyu-w/p/18263247

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