Hadoop3：MapReduce中的ETL（数据清洗）

一、概念说明

“ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库
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。

Java做过3年以上的，应该都知道，这就是过滤数据。
过滤数据，一般要用到正则表达式

二、需求说明

日志文件

去除日志中字段个数小于等于11的日志。

三、代码实现

WebLogDriver

package com.atguigu.mapreduce.etl;import com.atguigu.mapreduce.outputformat.LogDriver;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
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.output.FileOutputFormat;public class WebLogDriver {public static void main(String[] args) throws Exception {// 输入输出路径需要根据自己电脑上实际的输入输出路径设置args = new String[]{"D:/input/inputlog", "D:/hadoop/output11111"};// 1 获取job信息Configuration conf = new Configuration();Job job = Job.getInstance(conf);// 2 加载jar包job.setJarByClass(LogDriver.class);// 3 关联mapjob.setMapperClass(WebLogMapper.class);// 4 设置最终输出类型job.setOutputKeyClass(Text.class);job.setOutputValueClass(NullWritable.class);// 设置reducetask个数为0job.setNumReduceTasks(0);// 5 设置输入和输出路径FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));// 6 提交boolean b = job.waitForCompletion(true);System.exit(b ? 0 : 1);}}

WebLogMapper

package com.atguigu.mapreduce.etl;import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;import java.io.IOException;public class WebLogMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, NullWritable> {@Overrideprotected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {// 1 获取一行String line = value.toString();// 2 ETLboolean result = parseLog(line, context);if (!result){return;}// 3 写出context.write(value, NullWritable.get());}private boolean parseLog(String line, Context context) {// 切割// 1.206.126.5 - - [19/Sep/2013:05:41:41 +0000] "-" 400 0 "-" "-"String[] fields = line.split(" ");// 2 判断一下日志的长度是否大于11if (fields.length > 11){return true;}else {return false;}}
}

四、测试