【hadoop】MapReduce数据清洗及导入数据到hive仓库大数据xiexianyou666的博客-

搜狗用户查询日志分析综合案例

一.MapReduce数据清洗

1.数据清洗要求

（1）解决乱码问题
（2）过滤少于6个字段的行
（3）统一字段之间的分隔符（统一用逗号）
（3）在每行前添加年，月，日字段。
清洗前的数据

清洗后的数据

2.准备原始数据

说明：1.该数据来自搜狗实验室 数据下载地址
2.年月日三个字段在文件名中
3.该数据已经上传到HDFS

3.代码详解

这个案例只需要Mapper类和Driver类即可
Mapper类

package xiexianyouSogouLogClean; 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.InputSplit; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit; import org.apache.hadoop.tracing.SpanReceiverInfo; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.regex.Matcher; import java.util.regex.Pattern; public class SogouCleanMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, NullWritable> { @Override protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { // 将value数据转换成bytes数组 byte[] bytes = value.getBytes(); // 获取数组的长度 int length = bytes.length; // 将bytes数组根据gbk编码解码成字符串 // 每次转换一行         String line = new String(bytes, 0, length, "gbk"); //将每行数据根据正则表达式分隔成数组 s+ 代表一个或多个空白符         String[] words = line.split("\s+"); //过滤掉不足6个字段的行 if (words.length != 6) { // return代表直接结束本行操作 return; } //通过上下文对象，获取当前文件名         InputSplit inputSplit = (InputSplit) context.getInputSplit();         String filename = ((FileSplit) inputSplit).getPath().getName(); //根据文件名获取时间，使用正则表达式         Pattern compile = Pattern.compile("\d+");         Matcher matcher = compile.matcher(filename); if (matcher.find()){ //取出文件名中的日期             String time = matcher.group(); //将time转换成 2006,08,04 这种类型 char[] chars = time.toCharArray();             ArrayList<Character> list = new ArrayList<>();             String newString = ""; // 遍历这个char数组，将元素添加到list中 for (int i = 0; i < chars.length; i++) {                 list.add(chars[i]); switch (i) { case 3 :                         list.add(','); break; case 5 :                         list.add(','); break; } } //将list 每个元素拼接成字符串 for (Character character : list) {                 newString += character; } //将当前时间添加到words数组的第一个位置             String id = words[0];             words[0] = newString + "," + id; } // 将每行的数组根据 , 组合成字符串 // join是String类中的静态方法，可以直接类名.方法调用         String newline = String.join(",", words); //将处理好的数据传输到下一阶段 //new Text(newline)将String转换成hadoop中的数据类型 Text //NullWritable.get()返回该类的单个实例         context.write(new Text(newline), NullWritable.get()); } } 

Driver类

package xiexianyouSogouLogClean; import hiveMapReduce.hiveDriver; import hiveMapReduce.hiveMapper; 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.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat; import java.io.IOException; public class SogouCleanDriver { public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建一个configuration对象         Configuration conf = new Configuration(); // 根据配置文件创建job对象 // 这里需要抛出异常         Job job = Job.getInstance(conf); // SogouCleanDriver.class 表示获取SogouCleanDriver对象         job.setJarByClass(SogouCleanDriver.class);         job.setMapperClass(SogouCleanMapper.class); //设置输入格式和输出格式         job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);         job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class); // 设置输出键值对类型         job.setOutputKeyClass(Text.class);         job.setOutputValueClass(NullWritable.class); // 获取输出路径         Path path=new Path(args[1]);         FileSystem fileSystem=path.getFileSystem(conf); // 判断输出路径是否存在，存在则删除 if (fileSystem.exists(path)){             fileSystem.delete(path,true); } // 设置输出路径和输入路径         FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));         FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); //提交 boolean result = job.waitForCompletion(true); if (result) {             System.out.print("牛逼"); } } } 

4.打jar包上传到集群运行

（如何打jar包和上传jar包这里不在赘述）

5.运行jar包

6.查看结果文件

4个文件的中数据都聚合在了这一个文件里

二.导入数据到hive仓库

1.创建存放数据的临时表

create table sogou2_test( year int, month int, day int, userid string, keyword string, rank int, clickid int, url string, detail string) row format delimited fields terminated by','; 

2.创建动态分区表

year ,month ,day 为分区字段

create table sogou2( userid string, keyword string, rank int, clickid int, url string, detail string)  partitioned by(year int,month int,day int) row format delimited fields terminated by','; 

3.将临时表sogou2_test数据导入sogou2

导入语句
注意：字段不能用 * 代替，分区字段应该写最后。

insert into sogou2 partition(year,month,day) select userid,keyword,rank,clickid,url,detail,year,month,day from sogou2_test; 

4.查看导入情况

数据已经成功的分区
文件夹大小不知道为什么显示 0 但是里面的文件中的的确确有数据。

5.查看分区中的数据

三.总结

1.本案例总体上比较简单
2.难点在于如何获取到文件名中的日期
3.本题解法不唯一，如果有更好的解法，欢迎大佬到评论区讨论