mapreduce课上实验

今天我们课上做了一个关于数据清洗的实验，具体实验内容如下：

1.数据清洗：按照进行数据清洗，并将清洗后的数据导入hive数据库中；

2.数据处理：

·统计最受欢迎的视频/文章的Top10访问次数 （video/article）

·按照地市统计最受欢迎的Top10课程 （ip）

·按照流量统计最受欢迎的Top10课程 （traffic）

3.数据可视化：将统计结果倒入MySql数据库中，通过图形化展示的方式展现出来。

本次主要是因为自己尚未掌握Hive的操作，之后得以请教本宿舍的大佬将hive 配置完成。

代码如下：

     public static class Map extends Mapper<Object , Text , Text,Text >{
         private static Text ip=new Text();
 //        private static Text date=new Text();
 //        private static Text type=new Text();
 //        private static Text id=new Text();
         private static Text traffic=new Text();
         public void map(Object key,Text value,Context context) throws IOException, InterruptedException{
             String line=value.toString();
             String arr[]=line.split(",");
             traffic.set(arr[0]);
             String str[]=arr[1].split("[:]|[/]|[+]");
             String s=str[2]+"-"+"11"+"-"+str[0]+" "+str[3]+":"+str[4]+":"+str[5];
             ip.set(s+","+str[0]+","+arr[3]+","+arr[4]+","+arr[5]);
             context.write(traffic,ip);
         }
     }
     public static class Reduce extends Reducer< IntWritable, Text, Text, Text>{
         public void reduce(Text key,Iterable<Text> values,Context context) throws IOException, InterruptedException{
             for(Text val:values){
                 context.write(key,val);
             }
         }
     } 

最后得到以下输出结果：