Pentaho Work with Big Data（五）—— 格式化原始web日志

本演示样例说明怎样使用Pentaho MapReduce把原始web日志解析成格式化的记录。



一、向HDFS导入演示样例数据文件

将weblogs_rebuild.txt文件放到HDFS的/user/grid/raw/文件夹下（因资源有限，本演示样例仅仅取了这个文件的前10行数据）

參考：http://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/51133760



二、建立一个用于Mapper的转换

1. 新建一个转换，如图1所看到的。

watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt="">

图1

2. 编辑'MapReduce Input'步骤，如图2所看到的。

watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt="">

图2

3. 编辑'Regex Evaluation'步骤，如图3所看到的。

图3

说明：

. “正則表達式”里面填写例如以下内容：

^([^\s]{7,15})\s            # client_ip
-\s                         # unused IDENT field
-\s                         # unused USER field
\[((\d{2})/(\w{3})/(\d{4})  # request date dd/MMM/yyyy
:(\d{2}):(\d{2}):(\d{2})\s([-+ ]\d{4}))\]
                            # request time :HH:mm:ss -0800
\s"(GET|POST)\s             # HTTP verb
([^\s]*)                     # HTTP URI
\sHTTP/1\.[01]"\s           # HTTP version

(\d{3})\s                   # HTTP status code
(\d+)\s                     # bytes returned
"([^"]+)"\s                 # referrer field

"                           # User agent parsing, always quoted.
"?

# Sometimes if the user spoofs the user_agent, they incorrectly quote it.
(                           # The UA string
  [^"]*?

# Uninteresting bits
  (?:
    (?

:
     rv:                    # Beginning of the gecko engine version token
     (?=[^;)]{3,15}[;)])    # ensure version string size
     (                      # Whole gecko version
       (\d{1,2})                   # version_component_major
       \.(\d{1,2}[^.;)]{0,8})      # version_component_minor
       (?

:\.(\d{1,2}[^.;)]{0,8}))? # version_component_a
       (?:\.(\d{1,2}[^.;)]{0,8}))?

# version_component_b
     )
     [^"]*                  # More uninteresting bits
    )
   |
    [^"]*                   # More uninteresting bits
  )
)                           # End of UA string
"?

"

. “捕获组(Capture Group)字段”例如以下所看到的，全部字段都是String类型

client_ip
full_request_date
day
month
year
hour
minute
second
timezone
http_verb
uri
http_status_code
bytes_returned
referrer
user_agent
firefox_gecko_version
firefox_gecko_version_major
firefox_gecko_version_minor
firefox_gecko_version_a
firefox_gecko_version_b 

4. 编辑'Filter Rows'步骤，如图4所看到的。

watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt="">

图4

5. 编辑'Value Mapper'步骤。如图5所看到的。

图5

6. 编辑'User Defined Java Expression'步骤，如图6所看到的。

图6

说明：“Java Expression”列填写例如以下内容：

client_ip + '\t' + full_request_date + '\t' + day + '\t' + month + '\t' + month_num + '\t' + year + '\t' + hour + '\t' + minute + '\t' + second + '\t' + timezone + '\t' + http_verb + '\t' + uri + '\t' + http_status_code + '\t' + bytes_returned + '\t' + referrer + '\t' + user_agent

7. 编辑'MapReduce Output'步骤，如图7所看到的。

图7

将转换保存为weblog_parse_mapper.ktr



三、建立一个调用MapReduce步骤的作业，使用mapper转换，仅执行map作业

1. 新建一个作业，如图8所看到的。

图8

2. 编辑'Pentaho MapReduce'作业项。如图9到图11所看到的。

watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt="">

图9

图10

图11

说明：

. 仅仅须要编辑“Mapper”、“Job Setup”和“Cluster”三个标签

. hadoop_local是已经建立好的Hadoop Clusters连接。设置如图12所看到的

图12

建立过程參考http://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/51086821。



将作业保存为weblogs_parse_mr.kjb



四、运行作业并验证输出

1. 启动hadoop集群

# 启动HDFS

$HADOOP_HOME/sbin/start-dfs.sh

# 启动yarn

$HADOOP_HOME/sbin/start-yarn.sh

# 启动historyserver

$HADOOP_HOME/sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver



2. 运行作业，日志如图13所看到的。

图13

从图13能够看到，作业已经成功运行。

3. 检查Hadoop的输出文件。结果如图14所看到的。

图14

从图14能够看到，/user/grid/parse文件夹下生成了名为part-00000和part-00001的两个输出文件。

參考：

http://wiki.pentaho.com/display/BAD/Using+Pentaho+MapReduce+to+Parse+Weblog+Data