ETL介绍

ETL介绍

"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,但其对象并不限于数据仓库。

在Transform的过程中,我们经常会做数据清洗这个操作。它是指对采集到的原始数据进行预处理,以去除错误、重复、不完整或不一致的数据,使数据符合分析要求的过程。它在整个数据分析和数据处理流程中处于非常重要的位置,因为数据质量的好坏直接影响到后续分析结果的准确性和可靠性。

清理的过程往往只需要运行Mapper程序,不需要运行Reduce程序。

)需求 分析

我们有去除日志中字段个数小于等于11的日志。

(1)输入数据

(2)期望输出数据:每行字段长度都大于11。

需要在Map阶段对输入的数据根据规则进行过滤清洗,并不需要进行汇总。

思路分析

map阶段:按行读入内容,对内容进行检查,如果字段的个数少于等于11,就删除这条日志(不保留)去除日志中字段个数小于等于11的日志内容。

对于map函数来说,它的输入参数是:<偏移量,第一行的内容>

<偏移量,每一行的内容> → <刷选后的没一行的内容,null>

对于reduce函数来说,它的输入参数是:<刷选后的每一行的内容,[null,null,...]>,对于我们的需求来说,并不需要这个阶段: 没有汇总的需求,直接使用Map的结果。

实现代码

在之前的项目的基础之上,重写去写一个包,并创建两个类:WebLogMapper和WebLogDriver类。

(1)编写WebLogMapper类

package com.root.mapreduce.weblog;

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;

import org.apache.hadoop.io.NullWritable;

import org.apache.hadoop.io.Text;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

public class WebLogMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, NullWritable>{

@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
// 1. 获取一行数据,使用空格进行拆分,判断是否有8个字段
String[] fields = value.toString().split(" ");
if (fields.length > 7) {
// 这条数据是有意义的,保留
System.out.println(fields[0]);
context.write(value, NullWritable.get());
}
}

}

代码说明:NullWritable就等价于null,context.write(value,NullWritable.get())就表示只有key,没有value。

(2)编写WebLogDriver类

package com.root.mapreduce.weblog;

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 {

// 1 获取job信息

Configuration conf = new Configuration();

Job job = Job.getInstance(conf);

// 2 加载jar包

job.setJarByClass(LogDriver.class);

// 3 关联map

job.setMapperClass(WebLogMapper.class);

// 4 设置最终输出类型

job.setOutputKeyClass(Text.class);

job.setOutputValueClass(NullWritable.class);

// 设置reducetask个数为0

job.setNumReduceTasks(0);

// 5 设置输入和输出路径
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("E:\\vm\\web.log"));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("E:\\vm\\ouput2"));

// 6 提交

boolean b = job.waitForCompletion(true);

System.exit(b ? 0 : 1);

}

}

代码说明:reduceTask为0,表示没有reduce阶段,程序会根据Map函数的结果把内容输出。最终输出的文件个数与mapperTask的数量一致。

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