Hadoop2.4.1 使用MapReduce简单的数据清洗
package com.bank.service;
import java.io.IOException;
import java.text.ParseException;
import java.text.SimpleDateFormat;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
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.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;
import org.apache.hadoop.util.Tool;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
/**
* 将非结构化的数据处理为结构化数据
* @author mengyao
*
*/
import com.bank.entity.CNY;
public class CnyDataFormat extends Configured implements Tool {
static class CnyDataFormatMapper extends Mapper<LongWritable, Text, NullWritable, CNY>{
CNY cny = new CNY();
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String line = value.toString();
String[] fields = line.split("\t");
if (fields.length == 42) {
String gzh = fields[12] ;
String currency = fields[9];
String version = fields[10];
String valuta = fields[11];
long qfTime;
try {
qfTime = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").parse(fields[3]+" "+fields[4]).getTime();
} catch (ParseException e) {
qfTime = System.currentTimeMillis();
}
int flag = Integer.parseInt(fields[5]);
String machineID = fields[13];
cny.set(gzh, currency, version, valuta, qfTime, flag, machineID);
context.write(NullWritable.get(), cny);
} else {
System.err.println(" ERROR: data format failed!");
}
}
}
static class CnyDataFormatReduce extends Reducer<NullWritable, CNY, NullWritable, CNY>{
@Override
protected void reduce(NullWritable key, Iterable<CNY> value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
for (CNY cny : value) {
context.write(NullWritable.get(), cny);
}
}
}
@Override
public int run(String[] arg0) throws Exception {
Job job = Job.getInstance(getConf(), CnyDataFormat.class.getSimpleName());
job.setJarByClass(CnyDataFormat.class); //设置main函数所在的类
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(arg0[0]));
job.setMapperClass(CnyDataFormatMapper.class);
job.setMapOutputKeyClass(NullWritable.class);
job.setMapOutputValueClass(CNY.class);
job.setReducerClass(CnyDataFormatReduce.class);
job.setOutputKeyClass(NullWritable.class);
job.setOutputValueClass(CNY.class);
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(arg0[1]));
return job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1; //等待MapReduce执行完成并打印作业进度详情
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
String[] paths = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
if (paths.length != 2) {
System.err.println("Usage: " + CnyDataFormat.class.getName() + " <in> <out>");
System.exit(2);
}
int status = ToolRunner.run(new CnyDataFormat(), args);
System.exit(status);
}
}
package com.bank.entity;
import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.Writable;
/**
* 实现Hadoop的序列化接口
* @author mengyao
*
*/
public class CNY implements Writable {
private String gzh;
private String currency;
private String version;
private String valuta;
private long qfTime;
private int flag;
private String machineID;
@Override
public void readFields(DataInput in) throws IOException {
this.gzh = in.readUTF();
this.currency = in.readUTF();
this.version = in.readUTF();
this.valuta = in.readUTF();
this.qfTime = in.readLong();
this.flag = in.readInt();
this.machineID = in.readUTF();
}
@Override
public void write(DataOutput out) throws IOException {
out.writeUTF(this.gzh);
out.writeUTF(this.currency);
out.writeUTF(this.version);
out.writeUTF(this.valuta);
out.writeLong(this.qfTime);
out.writeInt(this.flag);
out.writeUTF(this.machineID);
}
public void set(String gzh, String currency, String version,
String valuta, long qfTime, int flag, String machineID) {
this.gzh = gzh;
this.currency = currency;
this.version = version;
this.valuta = valuta;
this.qfTime = qfTime;
this.flag = flag;
this.machineID = machineID;
}
@Override
public String toString() {
return this.gzh +"\t"+ this.currency +"\t"+ this.version +"\t"+ this.valuta +"\t"+ this.qfTime +"\t"+ this.flag +"\t"+ this.machineID;
}
public String getGzh() {
return gzh;
}
public void setGzh(String gzh) {
this.gzh = gzh;
}
public String getCurrency() {
return currency;
}
public void setCurrency(String currnecy) {
this.currency = "cny";
}
public String getVersion() {
return version;
}
public void setVersion(String version) {
this.version = version;
}
public String getValuta() {
return valuta;
}
public void setValuta(String valuta) {
this.valuta = valuta;
}
public long getQfTime() {
return qfTime;
}
public void setQfTime(long qfTime) {
this.qfTime = qfTime;
}
public int getFlag() {
return flag;
}
public void setFlag(int flag) {
this.flag = flag;
}
public String getMachineID() {
return machineID;
}
public void setMachineID(String machineID) {
this.machineID = machineID;
}
}
Hadoop2.4.1 使用MapReduce简单的数据清洗的更多相关文章
- MapReduce 简单的全文搜索2
上一个全文搜索实现了模糊查找,这个主要实现了精确查找,就是比如你查找mapreduce is simple那么他就只查找有这个句子的文章,而不是查找有这三个单词的文章. 这个版本需要重写反向索引,因为 ...
- oozie与mapreduce简单案例
准备工作 拷贝原来的模板 mkdir oozie-apps cd oozie-apps/ cp -r ../examples/apps/mar-reduce . mv map-reduce mr-w ...
- Hadoop2 使用 YARN 运行 MapReduce 的过程源码分析
Hadoop 使用 YARN 运行 MapReduce 的过程如下图所示: 总共分为11步. 这里以 WordCount 为例, 我们在客户端终端提交作业: # 把本地的 /home/hadoop/t ...
- MapReduce 简单数据统计
1. 准备数据源 摘录了一片散文,保存格式为utf-8 2. 准备环境 2.1 搭建伪分布式环境 https://www.cnblogs.com/cjq10029/p/12336446.html 上传 ...
- MapReduce简单执行过程及Wordcount案例
MapReducer运行过程 以单词统计为案例. 假如现在文件中存在如下内容: aa bb aa cc dd aa 当然,这是小文件,如果文件大小较大时会将文件进行 "切片" ,此 ...
- 【hadoop2.6.0】MapReduce原理
看了几篇博文,感觉还是云里雾里的. http://blog.csdn.net/opennaive/article/details/7514146 http://www.aboutyun.com/thr ...
- hadoop2.2编程:mapreduce编程之二次排序
mr自带的例子中的源码SecondarySort,我重新写了一下,基本没变. 这个例子中定义的map和reduce如下,关键是它对输入输出类型的定义:(java泛型编程) public static ...
- MapReduce 简单的全文搜索
上一个已经实现了反向索引,那么为什么不尝试下全文搜索呢.例如有了 Hello file3.txt:1; MapReduce file3.txt:2;fil1.txt:1;fil2.tx ...
- hadoop mapreduce 简单例子
本例子统计 用空格分开的单词出现数量( 这个Main.mian 启动方式是hadoop 2.0 的写法.1.0 不一样 ) 目录结构: 使用的 maven : 下面是maven 依赖. <de ...
随机推荐
- Spring AOP 实现原理与 CGLIB 应用--转
AOP(Aspect Orient Programming),作为面向对象编程的一种补充,广泛应用于处理一些具有横切性质的系统级服务,如事务管理.安全检查.缓存.对象池管理等.AOP 实现的关键就在于 ...
- Easyui弹出窗体在iframe的父级页面显示
今天做EasyUI学习的预到了一个这样的问题:通过iframe加载的一个页面在调用$.messager.alert();这个方法后只能在iframe中显示alert效果而不是在全局的页面上显示这并不我 ...
- git clone之后自动checkout文件处理
这个问题发生是因为不同操作系统的行结束符不一致导致的,可在clone之后在仓库根目录修改.gitattributes文件 简单处理的话,注释* text=auto这行即可.也可根据不同系统,做相应设定 ...
- 基础-ADO插入数据后返回自增ID @@IDENTITY
在文件上传中,没上传一个文件都会插入一条数据信息,那么就要返回插入的数据的id,以便进行真实删除操作.以下是ADO操作数据库的返回方法: string sql = string.Format(@&qu ...
- js截取字符串区分汉字字母代码
js截取字符串并且区分汉字字母,一个汉字辨别为两个字节. function substr(str, len) { if (!str || !len) { return ''; } // 预期计数:中文 ...
- jQuery事件与动画
一 事件 1 加载DOM事件 $(document).ready():执行时机:DOM元素准备就绪 执行次数:多次 简单写法:原:$(document).ready(function(){}) ...
- CSS选择符详解之关系选择符篇
原文:http://www.chinaz.com/web/2012/1017/278553.shtml 相信大家都对CSS选择符都不陌生,选择符包含:元素选择符.关系选择符.属性选择符.伪类选择符.伪 ...
- asp.net 定时器
using System;using System.Collections.Generic;using System.Web;using System.IO;using System.Web.Secu ...
- 电厂MIS,SIS简介
MIS(Management Information System)管理信息系统,主要指的是进行日常事务操作的系统,它使管理人员及时了解公司现状和各种消息,它是电力企业管理现代化的重要标志. 一个典型 ...
- HP SimpleXML
PHP SimpleXML PHP SimpleXML 处理最普通的 XML 任务,其余的任务则交由其它扩展处理. 什么是 PHP SimpleXML? SimpleXML 是 PHP 5 中的新特性 ...