Day4——电商日志数据分析

文章目录

前言
[一、项目要求](#一、项目要求)
二、步骤
总结

前言

今天完成电商数据分析第一问：

统计页面浏览量（每行记录就是一次浏览）

一、项目要求

统计页面浏览量（每行记录就是一次浏览）
统计各个省份的浏览量（需要解析IP）
日志的ETL操作（ETL：数据从来源端经过抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）至目的端的过程）

为什么要ETL：没有必要解析出所有数据，只需要解析出有价值的字段即可。本项目中需要解析出：ip、url、pageId（topicId对应的页面Id）、country、province、city

二、步骤

1.第一问代码结构

2.代码

创建PageViewDriver类

用于统计网页浏览量

c 复制代码

package mr1;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
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 PageViewDriver {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        if (args.length != 2) {
            System.err.println("Usage: PageViewDriver <input path> <output path>");
            System.exit(-1);
        }

        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "Page View Count");

        job.setJarByClass(PageViewDriver.class);
        job.setMapperClass(PageViewMapper.class);
        job.setCombinerClass(PageViewReducer.class);
        job.setReducerClass(PageViewReducer.class);

        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

创建PageViewMapper类

用于处理输入数据并生成键值对

c 复制代码

package mr1;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

import java.io.IOException;
public class PageViewMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {

    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        context.write(new Text("line"), new IntWritable(1));

    }

}

创建PageViewReducer类

对Map阶段的输出进行聚合和处理

c 复制代码

package mr1;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import java.io.IOException;

public class PageViewReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    private IntWritable result = new IntWritable();
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int sum = 0;
        for (IntWritable val : values) {
            sum += val.get();
        }
        result.set(sum);
        context.write(key, result);
    }
}

3.打JAR包

4.在Hadoop虚拟机运行提交HDFS

总结

这个基于Hadoop的MapReduce程序用于统计网页浏览量。它包含以下组件和功能：

PageViewDriver类是程序的入口点，负责设置作业的配置和运行。

PageViewMapper类是Mapper的实现，将输入数据处理为键值对。

PageViewReducer类是Reducer的实现，对Mapper的输出进行聚合和处理。

Mapper和Reducer的输出键值对类型都是Text和IntWritable。

程序使用Hadoop的FileInputFormat和FileOutputFormat来指定输入路径和输出路径。

通过Job对象的setJarByClass方法设置程序的主类。

通过Job对象的waitForCompletion方法提交作业并等待完成。

Day4——电商日志数据分析

文章目录

前言

一、 项目要求

二、步骤

1.第一问代码结构

2.代码

3.打JAR包

4.在Hadoop虚拟机运行提交HDFS

总结

一、项目要求