MapReduce之流量汇总案例

简介: 现在我们采集到了一份用户访问流量的数据,我们需要从这份数据中统计出每个用户的流量数据。


流量汇总案例

1.需求

 现在我们采集到了一份用户访问流量的数据,我们需要从这份数据中统计出每个用户的流量数据。

image.png

部分测试数据如下:可以拷贝出去做测试

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2.需求分析

 Map阶段读取一行数据需要记录’上行流量’,‘下行流量’以及’总流量’,单个基本数据类型不方便保存,引入自定义对象保存,但需要序列化.

3.具体实现

3.1创建自定义对象

 注意需要实现序列化,此处我们实现Writable接口,重写相关的方法

package com.sxt.mr.flow;
import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.Writable;
/**
 * 存储流量相关数据
 * @author 波波烤鸭
 *
 */
public class Flow implements Writable {
  // 上下流量
  private long upFlow;
  // 下行流量
  private long downFlow;
  // 总流量
  private long sumFlow;
  public long getUpFlow() {
    return upFlow;
  }
  public void setUpFlow(long upFlow) {
    this.upFlow = upFlow;
  }
  public long getDownFlow() {
    return downFlow;
  }
  public void setDownFlow(long downFlow) {
    this.downFlow = downFlow;
  }
  public Flow(long upFlow, long downFlow) {
    super();
    this.upFlow = upFlow;
    this.downFlow = downFlow;
    this.sumFlow = upFlow + downFlow;
  }
  /**
   * 无参构造方法必须要有 反射的时候需要用到
   */
  public Flow() {
    super();
  }
  /**
   * 序列化方法
   */
  @Override
  public void write(DataOutput out) throws IOException {
    // TODO Auto-generated method stub
    out.writeLong(upFlow);
    out.writeLong(downFlow);
    out.writeLong(sumFlow);
  }
  @Override
  public String toString() {
    return upFlow + "\t" + downFlow + "\t" + sumFlow;
  }
  /**
   * 反序列化 反序列化的顺序和序列化的顺序一致
   */
  @Override
  public void readFields(DataInput in) throws IOException {
    // TODO Auto-generated method stub
    upFlow = in.readLong();
    downFlow = in.readLong();
    sumFlow = in.readLong();
  }
  public long getSumFlow() {
    return sumFlow;
  }
  public void setSumFlow(long sumFlow) {
    this.sumFlow = sumFlow;
  }
}

3.2 自定义MapTask

 注意输出的value就是我们自定义的类型

public class MyMapTask extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Flow>{
  @Override
  protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)
      throws IOException, InterruptedException {
    // 将一行数据转换为String
    String line = value.toString();
    // 切分字段
    String[] fields = line.split("\t");
    // 取出手机号
    String phoneNum = fields[1];
    // 取出上行流量下行流量
    long upFlow = Long.parseLong(fields[fields.length-3]);
    long downFlow = Long.parseLong(fields[fields.length-2]);
    Flow flow = new Flow(upFlow,downFlow);
    context.write(new Text(phoneNum), flow);
  }
}

3.3 自定义ReduceTask

public class MyReduceTask extends Reducer<Text, Flow, Text, Flow>{
  @Override
  protected void reduce(Text key, Iterable<Flow> values, Context context)
      throws IOException, InterruptedException {
    long sum_upflow = 0;
    long sum_downflow = 0;
    for (Flow flow : values) {
      sum_upflow += flow.getUpFlow();
      sum_downflow += flow.getDownFlow();
    }
    Flow f = new Flow(sum_upflow,sum_downflow);
    // 必须重写Flow的toString方法
    context.write(new Text(key), f);
  }
}

3.4 启动类测试

 采用本地模式运行

package com.sxt.mr.flow;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
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 FlowTest {
  public static void main(String[] args) throws Exception {
    Configuration conf = new Configuration(true);
    conf.set("mapreduce.framework.name", "local");
    // 输出到HDFS文件系统中
    // conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://hadoop-node01:9000");
    // 输出到本地文件系统
    conf.set("fs.defaultFS", "file:///");
    Job job = Job.getInstance(conf);
    job.setJarByClass(FlowTest.class);
    // 指定本job要使用的map/reduce的工具类
    job.setMapperClass(MyMapTask.class);
    job.setReducerClass(MyReduceTask.class);
    // 指定mapper输出kv的类型
    job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
    job.setMapOutputValueClass(Flow.class);
    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(Flow.class);
    // 指定job的原始文件输入目录
    // 6.设置输出输出类
    FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("c:/tools/bigdata/mr/flow/input/"));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("c:/tools/bigdata/mr/flow/output/"));
    //将job中配置的相关参数,以及job所用的jar包提交给yarn运行
    //job.submit();  waitForCompletion等待执行完成
    boolean flag = job.waitForCompletion(true);
    System.exit(flag?0:1);
  }
}

3.5 输出结果

image.png

image.png

4. 总结

 本案例主要是演示了自定义对象在MapReduce任务中的使用,注意序列化!


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