基于hadoop+MapReduce+Java大数据清洗和分析的基本操作流程

迷南。 2024-03-26 12:51 34阅读 0赞

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## 数据处理 ##

### 1.概述 ###

1.数据抓取  
a.进行地址库建设：爬虫 + 人工 (行为匹配数据)  
b.电信每天用户访问的网址信息，大约产生 2TB；(原始数据)  
2.数据清洗  
3.数据匹配  
4.数据分析

### 2.包名及作用 ###

#### 2.1 com.jida.hadoop.mr.wz.dataclean ####

数据清洗

(1) 加载基础数据  
(2) 判断数据字段是否一致  
(3) 判断 url 是否为空  
(4) 判断 url 是否只包含 http://或 https://  
(5) 提取域名

输出内容：用户标识 | 一级域名 |URL 地址

本次实验中数据清洗的目的是通过 map 处理，将不符合规范、特殊格式（配置文件、图片等）数据过滤掉。 不符合规范的 url 过滤方法：

部分代码

// 判断数据字段数量，判断url字段是否有效，去除特定格式
    if ((str.length + "").equals(TProperties.getValue("filelength"))
    && !"http://".equals(str[14])
    && !"https://".equals(str[14])
    && !"".equals(str[14])
    && !(str[14].toLowerCase()).matches(TProperties.getValue("fileclear"))) {
       StringBuffer sb = new StringBuffer();
       if (!str[14].startsWith("http://") && !str[14].startsWith("https://")) {
         str[14] = "http://" + str[14];
       }
    }

特殊格式过滤方法：

使用正则表达式过滤带有.jpg、.png、.bmp 等子串，且子串之后无字符（即子串在结尾或后跟特殊符号）的 url

.*\\.(jpg|png|bmp|jpeg|tif|gif|psd|ico|pdf|css|tmp|js|gz|rar|gzip|zip|txt|csv|xlsx|xls|webp)(\\W.*|$)

获取域名方法：

//正则判断域名或ip地址
    public static String getDomain(String domain){
       //判断IP
       String ip = "([1-9]|[1-9]\\d|1\\d{2}|2[0-4]\\d|25[0-5])(\\.([1-9]|[1-9]\\d|1\\d{2}|2[0-4]\\d|25[0-5])){3}";
       if(domain.matches(ip)){
         return domain;
       }
       //判断域名
       String str= "((\\w*|\\w*-\\w*)\\.?\\.(com.cn|net.cn|gov.cn|org\\.nz|org.cn|com|net|org|gov|cc|biz|info|cn|hk|in|am|im|fm|tv|co|me|us|io|mobi|pw|so|gs|top|la))$";
       Pattern pattern = Pattern.compile(str);
       Matcher matcher = pattern.matcher(domain);
       while(matcher.find()){
         return matcher.group();
       }
       return "";
    }  
    // 获取域名
    String domain = str[14].split("/", -1)[2];
    // 去除端口
    if (domain.indexOf(":") >= 0) {
      domain = domain.split("\\:", -1)[0];
    }
    TMatcher.getDomain(domain)

（2） 地址库配置数据文件读取与使用 使用 job.addCacheFile()方法，将地址库配置数据文件送入 job 的缓存区，在 mapper 中创建 setup 函数，setup 函数在 map 之前执行，用于加载地址库。

//将地址库配置数据文件送入job的缓存区
    job.addCacheFile(new Path("file:///D://testdata/dx/t_dx_basic_msg_addr.txt").toUri());
    
    setup中使用BufferReader类读取文件并写入内存，数据结构采用Map<一级域名, TreeMap<url拼接字符串, 空>>，用treemap按优先级排序，创建StringComparator工具类，修改treemap的排序方式。map端循环匹配数据，输出行为id，用户号码，是否产品，url，预购类型。
    
    //重写setup方法
    @Override
        protected void setup( Mapper<LongWritable, Text, NullWritable, Text>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
          // 预处理把要关联的文件加载到缓存中
          // 我们这里只缓存了一个文件，所以取第一个即可，创建BufferReader去读取
          Path file = new Path(context.getCacheFiles()[0].getPath());
          BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader(file.toString()));
          
          String str = null;
          try {
            // 一行一行读取
            while ((str = reader.readLine()) != null) {
              // 对缓存中的表进行分割
              String[] splits = str.split(TProperties.getValue("fileoutsplit"));
              //map是否包含一级域名
              if (joinData.containsKey(splits[1])) {
                //增加treemap中url值：匹配地址,匹配级别,行为ID,产品标识,预购类型
                joinData.get(splits[1]).put(splits[2] + "," + splits[3] + "," + splits[0] +","+ splits[4]+ "," + splits[5], "");
              } else {
                //创建map中key值，添加treemap，StringComparator修改treemap排序方式
                TreeMap<String, String> treemap = new TreeMap<String, String>( new StringComparator());
                //url地址,匹配级别,行为ID,是否产品,预购类型
                treemap.put(splits[2] + "," + splits[3]+ "," + splits[0] +","+ splits[4] + "," + splits[5], "");
                //key一级域名
                joinData.put(splits[1], treemap);
              }
            }
          } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
          } finally {
            reader.close();
          }
        }

（3）第三、四步统计 PV、UV 总数

（4）第五步中排序 value 因为 mapreduce 按照 key 值排序，而 key 值需为用户标识，因此对 PV 的排序不能直接使用 mapreduce 内置函数，利用 Java Treemap 类，将 PV 作为红黑树的 key 值，行为标识和 PV 值作为 value 排序，并在最终输出结果中增加一列排名序列。

//reduce排序取值
      public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException { 
        TreeMap<Integer, String> topMap = new TreeMap<Integer, String>();
        //循环数据
         for (Text val : values) {
        String[] str = val.toString().split(TProperties.getValue("fileoutsplit"));
        //将数据放入数据集合
        topMap.put(Integer.parseInt(str[topvalue]), val.toString());
        //移除超过取值条数的较小数据
        if(topMap.size() > topn){
          topMap.remove(topMap.firstKey());
        }
         }
         int num = 0;
         Iterator<Integer> iterator = topMap.keySet().iterator();
         //数据转换，计算排名
         List<String> list = new ArrayList<String>();
         while (iterator.hasNext()) {
        list.add(topMap.get(iterator.next()));
         }
         //取数据条数+1，用于计算排名
         num = list.size() + 1 ;
         for(int i = 0 ;i< list.size() ; i++){
        //排名
        num = num -1 ;
        //行为ID，用户ID，PV（访问次数），排名
        result = new Text(list.get(i) + TProperties.getValue("outfilesplit") + num );
          context.write(NullWritable.get(), result);
         }
      }

#### 2.2 com.jida.hadoop.mr.wz.basicmatch ####

行为匹配

行为地址基础数据 t\_dx\_basic\_msg\_addr.txt

处理要求：  
(1) 关联行为地址库(t\_dx\_basic\_msg\_addr.txt)识别用户访问行为  
(2) 将“任务 1 数据清洗”之后的结果数据与行为地址基础库做 map-join 操作  
利用 DistributedCache(分布式缓存)将小文件(地址库)缓存处理

#### 2.3 com.jida.hadoop.mr.wz.countpv ####

用户行为统计

(PV:页面的访问量,UV：独立“用户”访问量)

处理要求：  
(1)根据“任务 2 行为匹配”的结果数据统计用户的行为地址访问次数  
(2)输出数据：行为 ID,用户标识,PV 数  
行为 ID 的构成 18 位：其中前六位标识一级域名； 中间六位标识二级域名；最后六位标识三级域名；  
(3)电信行为数据统计将计算一级域名的 PV 数，故将二级域名和三级域名的行为数据均转化为一级域名，求 PV 值

#### 2.4 com.jida.hadoop.mr.wz.countuv ####

网站访问行为统计

(PV:页面的访问量,UV：独立“用户”访问量)

处理要求：  
(1)根据用户行为统计的结果统计 URL 的 UV 数(用户数)和 PV 数(访问数)

输入数据：行为 ID| 用户标识 |PV 数  
输出数据：行为 ID|UV 数(用户数)|PV 数(访问数)

#### 2.5 com.jida.hadoop.mr.wz.counttopn ####

网站访问行为 TopN

处理要求：  
提取用户的高频地址

### 3.通过本项目你学到了哪些内容 ###

（1）MapReduce 基本操作 源代码编写、Java 基本语法。

（2）重写 mapper 中的 setup 方法，实现数据从 job 缓存中的调用读取。

（3）对于大数据清洗和分析的基本操作流程 清洗不符合规范的数据以及不需要采用的特殊数据、通过字典简化数据格式（如实验第二步中用到的行为地址基础数据）、分析数据中对于生产或研究有意义的数据（如实验第五步获取的用户行为 topn）。

### 4.其他你认为需要总结的 ###

MapReduce 是面向大数据并行处理的计算模型、框架和平台。它利用"Map（映射）“和"Reduce（归约）”，将程序运行在分布式系统中，通过把对数据集的大规模操作分发给网络上的每个节点实现可靠性。 这次实验利用本机 hadoop 环境完成实验内容操作，之后我会结合在大数据存储系统这门课上所学的知识，尝试在虚拟机环境中运行程序，真正理解和掌握 MapReduce。 作为云计算与大数据方向的学生，学习 hadoop 中的 mapreduce 框架操作是必不可少的，目前我的 Java 基础还比较薄弱，在实验过程中遇到了许多问题，今后会在课余时间多加练习，为毕业设计的进行打好基础。

### 附录 图片 ###

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图 1

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图 2

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图 3

![2c403a5b3cc2af5e64ff0134e9236001.png][]

图 4

![1811a49b76e0b50ab672fab97074f8f6.png][]

图 5  
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[f203f3f56447089ac9cade113c3ecf9b.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/26/4ec10f98d5704118a17d566b37f709d6.png
[c5497d332987523815f522af4e07ef5c.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/26/e5fdc7c18fca4a78adc041e78805a076.png
[77fbde78f7ed9bc81b818d82330a24f7.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/26/379de9f753584aaca04a9da4b94fbaa2.png
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