MapReduce 编程模板编写【分析网站基本指标UV】程序

1.网站基本指标的几个概念

PV: page view 浏览量

页面的浏览次数，用户每打开一次页面就记录一次。

UV:unique visitor 独立访客数

一天内访问某站点的人数（以cookie为例） 可是若是用户把浏览器cookie给删了以后再次访问会影响记录。

VV: visit view 访客的访问次数

记录全部访客一天内访问了多少次网站，访客完成访问直到浏览器关闭算一次。

IP：独立ip数

指一天内使用不一样ip地址的用户访问网站的数量。

2.编写MapReduce编程模板

Driver

package mapreduce;
​
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.util.Tool;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
​
public class MRDriver extends Configured implements Tool {
​
    public int run(String[] args) throws Exception {
        //建立job
        Job job = Job.getInstance(this.getConf(),"mr-demo");
        job.setJarByClass(MRDriver.class);
​
        //input 默认从hdfs读取数据 将每一行转换成key-value
        Path inPath = new Path(args[0]);
        FileInputFormat.setInputPaths(job,inPath);
​
        //map 一行调用一次Map方法  对每一行数据进行分割
        job.setMapperClass(null);
        job.setMapOutputKeyClass(null);
        job.setMapOutputValueClass(null);
​
        //shuffle
        job.setPartitionerClass(null);//分组
        job.setGroupingComparatorClass(null);//分区
        job.setSortComparatorClass(null);//排序
​
        //reduce 每有一条key value调用一次reduce方法
        job.setReducerClass(null);
        job.setOutputKeyClass(null);
        job.setOutputValueClass(null);
​
        //output
        Path outPath = new Path(args[1]);
        //this.getConf()来自父类 内容为空能够本身set配置信息
        FileSystem fileSystem = FileSystem.get(this.getConf());
        //若是目录已经存在则删除
        if(fileSystem.exists(outPath)){
            //if path is a directory and set to true
            fileSystem.delete(outPath,true);
        }
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, outPath);
        //submit
        boolean isSuccess = job.waitForCompletion(true);
        return isSuccess ? 0:1;
    }
​
    public static void main(String[] args) {
        Configuration configuration = new Configuration();
        try {
            int status = ToolRunner.run(configuration, new MRDriver(), args);
            System.exit(status);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}
​

Mapper

public class MRModelMapper extends Mapper<LongWritable,Text,Text,LongWritable> {
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        /**
         * 实现本身的业务逻辑
         */
    }
}

Reduce

public class MRModelReducer extends Reducer<Text,LongWritable,Text,LongWritable> {
​
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<LongWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        /**
         * 根据业务需求本身实现
         */
    }
}

3. 统计每一个城市的UV数

分析需求：

UV：unique view 惟一访问数，一个用户记一次

map:

key: CityId （城市id） 数据类型： Text

value: guid （用户id） 数据类型：Text

 

shuffle:

key: CityId

value: {guid guid guid..}

 

reduce:

key: CityId

value: 访问数 即shuffle输出value的集合大小

 

output:

key : CityId

value : 访问数

 

MRDriver.java mapreduce执行过程

package mapreduce;
​
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
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;
import org.apache.hadoop.util.Tool;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
​
public class MRDriver extends Configured implements Tool {
​
    public int run(String[] args) throws Exception {
        //建立job
        Job job = Job.getInstance(this.getConf(),"mr-demo");
        job.setJarByClass(MRDriver.class);
​
        //input 默认从hdfs读取数据 将每一行转换成key-value
        Path inPath = new Path(args[0]);
        FileInputFormat.setInputPaths(job,inPath);
​
        //map 一行调用一次Map方法  对每一行数据进行分割
        job.setMapperClass(MRMapper.class);
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(Text.class);
​
       /* //shuffle
        job.setPartitionerClass(null);//分组
        job.setGroupingComparatorClass(null);//分区
        job.setSortComparatorClass();//排序
*/
        //reduce
        job.setReducerClass(MRReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
​
        //output
        Path outPath = new Path(args[1]);
        FileSystem fileSystem = FileSystem.get(this.getConf());
        if(fileSystem.exists(outPath)){
            //if path is a directory and set to true
            fileSystem.delete(outPath,true);
        }
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, outPath);
        
        //submit
        boolean isSuccess = job.waitForCompletion(true);
        return isSuccess ? 0:1;
    }
​
    public static void main(String[] args) {
        Configuration configuration = new Configuration();
        try {
            int status = ToolRunner.run(configuration, new MRDriver(), args);
            System.exit(status);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

MRMapper.java

package mapreduce;
​
import java.io.IOException;
​
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
​
public class MRMapper extends Mapper<LongWritable,Text,Text,Text> {
    private Text mapOutKey = new Text();
    private Text mapOutKey1 = new Text();
    
    //一行调用一次Map方法  对每一行数据进行分割
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
        
        //得到每行的值
        String str = value.toString();
        //按空格获得每一个item
        String[] items = str.split("\t");
        
        if (items[24]!=null) {
            this.mapOutKey.set(items[24]);
            if (items[5]!=null) {
                this.mapOutKey1.set(items[5]);
            }
        }
        context.write(mapOutKey, mapOutKey1);
    }
    
}

MPReducer.java

package mapreduce;
​
import java.io.IOException;
import java.util.HashSet;
​
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
​
public class MRReducer extends Reducer<Text, Text, Text, IntWritable>{
​
    //每有一个key value数据 就执行一次reduce方法
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<Text> texts, Reducer<Text, Text, Text, IntWritable>.Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
        
        HashSet<String> set = new HashSet<String>();
        
        for (Text text : texts) {
            set.add(text.toString());
        }
        
        context.write(key,new IntWritable(set.size()));
    
    }   
}
 

4.MapReduce执行wordcount过程理解

input：默认从HDFS读取数据

 Path inPath = new Path(args[0]);
 FileInputFormat.setInputPaths(job,inPath);

将每一行数据转换为key-value（分割），这一步由MapReduce框架自动完成。

输出行的偏移量和行的内容

 

 

mapper: 分词输出

数据过滤，数据补全，字段格式化

输入：input的输出

将分割好的<key,value>对交给用户定义的map方法进行处理，生成新的<key,value>对。

一行调用一次map方法。

统计word中的map：

shuffle: 分区，分组，排序

输出：

<Bye,1>

<Hello,1>

<World,1,1>

获得map输出的<key,value>对，Mapper会将他们按照key进行排序，获得mapper的最终输出结果。

Reduce ：每一条Keyvalue调用一次reduce方法

将相同Key的List<value>，进行相加求和

output：将reduce输出写入hdfs