数据清洗（ETL）案例实操

文章目录

数据清洗（ETL）概述
案例需求和分析
代码实现和结果分析

数据清洗（ETL）概述

"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中，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。

案例需求和分析

有一个日志数据集，我们要去除日志中字段个数小于等于11的日志。

部分数据集：

我们期望输出的数据每行字段长度都大于11，所以需要在Map阶段对输入的数据根据规则进行过滤清洗。

代码实现和结果分析

java 复制代码

package etl;

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.txt", "D:\\hadoop\\output" };

        // 1 获取job信息
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf);

        // 2 加载jar包
        job.setJarByClass(WebLogDriver.class);

        // 3 关联map
        job.setMapperClass(WebLogMapper.class);

        //4设置map的输出类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(NullWritable.class);

        //5 设置最终输出类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(NullWritable.class);

        // 6取消reduce阶段，设置reducetask个数为0
        job.setNumReduceTasks(0);

        // 7 设置输入和输出路径
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

        //8 提交
        boolean b = job.waitForCompletion(true);
        System.exit(b ? 0 : 1);
    }
}

java 复制代码

package 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> {
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        //获取一行
        String line = value.toString();

        //ETL
        boolean result = parseLog(line,context);

        if (!result){
            return;
        }

        //写出
        context.write(value,NullWritable.get());
    }

    private boolean parseLog(String line, Context context) {
        String[] fields = line.split(" ");
        if (fields.length>11){
            return true;
        }else {
            return  false;
        }
    }
}

输出结果：

可以发现数据清洗后少了很多行，这就把不符合要求的数据去除掉了。