手机号流量统计---Mapreduce项目分析

文档显示：

每行依次是 ~手机号~上行流量~下行流量

需求分析：

需要统计各自的手机号，及上行、下行、总流量

具体做法：

1.定义map输入输出类型

通常情况下map的输入的key-value就是longwritable,text

我们知道Map读取的过程为：读一行返回一个key-value对，每调用一行就执行一次map方法。而输出value应该是每行的上行流量和下行流量以及总流量，我们想到了对象。输出value可以为bean类----在mr程序中，可以使用自定义的类型作为mr的输出数据类型，但是前提是实现hadoop的writable序列化机制

2.创建bean类---

2.1定义属性（注意：long类型）

　　自行通过setget   /  lambok+data注解 使用属性

2.2构造方法

2.3重写序列化write和反序列化方法

 　　序列化

     

　　反序列化（注意：先序列化的先反序列化）

3.map阶段

应该是手机号作为key，上行流量+下行流量作为value

小技巧：

　　1.如果line中间数据有丢失，可以正着+倒着配合获取字段）

　 　  2.构造函数参数和中间设置要机灵点儿哦

　　     

　3.1map完成

3.2.但是由于每次调用map方法都需要new，这样会增大垃圾回收量，所以优化提前new出所需对象，整个过程只需要重新set。

4.reduce阶段

Map的输出为reduce的输入，设置统计参数

5.job阶段

Job相当于是模板方法，大量代码都是一致的。所以我们可以找到之前的mapreduce的方法进行 黏贴修改代码、重新导包 即可。

6.重写toString 避免输出文件中是对象不便于观察

接下来我们可以在本地跑一下，拍桌子散伙！

　　　　　　　　　　  -------补作业了！