如何用MapReduce程序对采集到的数据进行预处理？

Posted 2023-04-12

如何用MapReduce程序对采集到的数据进行预处理

MapReduce数据预处理，从数据进入到处理程序到处理完成后输出到存储中，整个过程分为如下 5 个阶段：
Input Split 或 Read 数据阶段
Input Split，是从数据分片出发，把数据输入到处理程序中。Read 则是从处理程序出发反向来看，把数据从文件中读取到处理程序中来。这个阶段表达的是我们数据从哪里来。这是整个过程的开始。
Map阶段
当数据输入进来以后，我们进行的是 map 阶段的处理。例如对一行的单词进行分割，然后每个单词进行计数为 1 进行输出。
Shuffle 阶段
Shuffle 阶段是整个 MapReduce 的核心，介于 Map 阶段跟 Reduce 阶段之间。
Reduce 阶段
数据经过 Map 阶段处理，数据再经过 Shuffle 阶段，最后到 Reduce ，相同的 key 值的数据会到同一个 Reduce 任务中进行最后的汇总。
Output 阶段
这个阶段的事情就是将 Reduce 阶段计算好的结果，存储到某个地方去，这是整个过程的结束。 参考技术A 主要包括两个方面:一是对人的行为的观察,二是对客观事物的观察。观察法应用很广泛,常和询问法、搜集实物结合使用,以提高所收集信息的可靠性。 根据观察的场景,可以将观察区分为实验室观察和实地观察;根据观察... 参考技术B 没办法，他就需要这样的方式表达才会获得优质，如果你也答的是对的，但是你答的是笼统的一整片，没有分段也算你是错的。

大数据采集清洗处理：使用MapReduce进行离线数据分析完整案例

[TOC]

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1 大数据处理的常用方法

大数据处理目前比较流行的是两种方法，一种是离线处理，一种是在线处理，基本处理架构如下：

在互联网应用中，不管是哪一种处理方式，其基本的数据来源都是日志数据，例如对于web应用来说，则可能是用户的访问日志、用户的点击日志等。

如果对于数据的分析结果在时间上有比较严格的要求，则可以采用在线处理的方式来对数据进行分析，如使用Spark、Storm等进行处理。比较贴切的一个例子是天猫双十一的成交额，在其展板上，我们看到交易额是实时动态进行更新的，对于这种情况，则需要采用在线处理。

当然，如果只是希望得到数据的分析结果，对处理的时间要求不严格，就可以采用离线处理的方式，比如我们可以先将日志数据采集到HDFS中，之后再进一步使用MapReduce、Hive等来对数据进行分析，这也是可行的。

本文主要分享对某个电商网站产生的用户访问日志（access.log）进行离线处理与分析的过程，基于MapReduce的处理方式，最后会统计出某一天不同省份访问该网站的uv与pv。

2 生产场景与需求

在我们的场景中，Web应用的部署是如下的架构：

即比较典型的Nginx负载均衡+KeepAlive高可用集群架构，在每台Web服务器上，都会产生用户的访问日志，业务需求方给出的日志格式如下：

1001    211.167.248.22  eecf0780-2578-4d77-a8d6-e2225e8b9169    40604   1       GET /top HTTP/1.0       408     null      null    1523188122767
1003    222.68.207.11   eecf0780-2578-4d77-a8d6-e2225e8b9169    20202   1       GET /tologin HTTP/1.1   504     null      Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1)Gecko/20070309 Firefox/2.0.0.3  1523188123267
1001    61.53.137.50    c3966af9-8a43-4bda-b58c-c11525ca367b    0       1       GET /update/pass HTTP/1.0       302       null    null    1523188123768
1000    221.195.40.145  1aa3b538-2f55-4cd7-9f46-6364fdd1e487    0       0       GET /user/add HTTP/1.1  200     null      Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT5.2)       1523188124269
1000    121.11.87.171   8b0ea90a-77a5-4034-99ed-403c800263dd    20202   1       GET /top HTTP/1.0       408     null      Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1)Gecko/20070803 Firefox/1.5.0.12 1523188120263

其每个字段的说明如下：

appid ip mid userid login_type request status http_referer user_agent time
其中：
appid包括：web:1000,android:1001,ios:1002,ipad:1003
mid:唯一的id此id第一次会种在浏览器的cookie里。如果存在则不再种。作为浏览器唯一标示。移动端或者pad直接取机器码。
login_type：登录状态，0未登录、1：登录用户
request：类似于此种 "GET /userList HTTP/1.1"
status：请求的状态主要有：200 ok、404 not found、408 Request Timeout、500 Internal Server Error、504 Gateway Timeout等
http_referer：请求该url的上一个url地址。
user_agent：浏览器的信息，例如："Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/47.0.2526.106 Safari/537.36"
time：时间的long格式：1451451433818。

根据给定的时间范围内的日志数据，现在业务方有如下需求：

统计出每个省每日访问的PV、UV。

3 数据采集：获取原生数据

数据采集工作由运维人员来完成，对于用户访问日志的采集，使用的是Flume，并且会将采集的数据保存到HDFS中，其架构如下：

可以看到，不同的Web Server上都会部署一个Agent用于该Server上日志数据的采集，之后，不同Web Server的Flume Agent采集的日志数据会下沉到另外一个被称为Flume Consolidation Agent（聚合Agent）的Flume Agent上，该Flume Agent的数据落地方式为输出到HDFS。

在我们的HDFS中，可以查看到其采集的日志：

后面我们的工作正是要基于Flume采集到HDFS中的数据做离线处理与分析。

4 数据清洗：将不规整数据转化为规整数据

4.1 数据清洗目的

刚刚采集到HDFS中的原生数据，我们也称为不规整数据，即目前来说，该数据的格式还无法满足我们对数据处理的基本要求，需要对其进行预处理，转化为我们后面工作所需要的较为规整的数据，所以这里的数据清洗，其实指的就是对数据进行基本的预处理，以方便我们后面的统计分析，所以这一步并不是必须的，需要根据不同的业务需求来进行取舍，只是在我们的场景中需要对数据进行一定的处理。

4.2 数据清洗方案

原来的日志数据格式是如下的：

appid ip mid userid login_type request status http_referer user_agent time
其中：
appid包括：web:1000,android:1001,ios:1002,ipad:1003
mid:唯一的id此id第一次会种在浏览器的cookie里。如果存在则不再种。作为浏览器唯一标示。移动端或者pad直接取机器码。
login_type：登录状态，0未登录、1：登录用户
request：类似于此种 "GET /userList HTTP/1.1"
status：请求的状态主要有：200 ok、404 not found、408 Request Timeout、500 Internal Server Error、504 Gateway Timeout等
http_referer：请求该url的上一个url地址。
user_agent：浏览器的信息，例如："Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/47.0.2526.106 Safari/537.36"
time：时间的long格式：1451451433818。

但是如果需要按照省份来统计uv、pv，其所包含的信息还不够，我们需要对这些数据做一定的预处理，比如需要，对于其中包含的IP信息，我们需要将其对应的IP信息解析出来；为了方便我们的其它统计，我们也可以将其request信息解析为method、 request_url、 http_version等，

所以按照上面的分析，我们希望预处理之后的日志数据包含如下的数据字段：

appid;  
ip;
//通过ip来衍生出来的字段 province和city
province;
city;

mid;      
userId;    
loginType; 
request; 
//通过request 衍生出来的字段 method request_url http_version
method;
requestUrl;
httpVersion;

status;          
httpReferer; 
userAgent;   
//通过userAgent衍生出来的字段，即用户的浏览器信息
browser;

time;

即在原来的基础上，我们增加了其它新的字段，如province、city等。

我们采用MapReduce来对数据进行预处理，预处理之后的结果，我们也是保存到HDFS中，即采用如下的架构：

4.3 数据清洗过程：MapReduce程序编写

数据清洗的过程主要是编写MapReduce程序，而MapReduce程序的编写又分为写Mapper、Reducer、Job三个基本的过程。但是在我们这个案例中，要达到数据清洗的目的，实际上只需要Mapper就可以了，并不需要Reducer，原因很简单，我们只是预处理数据，在Mapper中就已经可以对数据进行处理了，其输出的数据并不需要进一步经过Redcuer来进行汇总处理。

所以下面就直接编写Mapper和Job的程序代码。

4.3.1 AccessLogCleanMapper

package cn.xpleaf.dataClean.mr.mapper;

import cn.xpleaf.dataClean.mr.writable.AccessLogWritable;
import cn.xpleaf.dataClean.utils.JedisUtil;
import cn.xpleaf.dataClean.utils.UserAgent;
import cn.xpleaf.dataClean.utils.UserAgentUtil;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.log4j.Logger;
import redis.clients.jedis.Jedis;

import java.io.IOException;
import java.text.DateFormat;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;

/**
 * access日志清洗的主要mapper实现类
 * 原始数据结构：
 * appid ip mid userid login_tpe request status http_referer user_agent time ---> 10列内容
 * 清洗之后的结果：
 * appid ip province city mid userid login_type request method request_url http_version status http_referer user_agent browser yyyy-MM-dd HH:mm:ss
 */
public class AccessLogCleanMapper extends Mapper<LongWritable, Text, NullWritable, Text> {

    private Logger logger;
    private String[] fields;

    private String appid;      //数据来源 web:1000,android:1001,ios:1002,ipad:1003
    private String ip;
    //通过ip来衍生出来的字段 province和city
    private String province;
    private String city;

    private String mid;      //mid:唯一的id此id第一次会种在浏览器的cookie里。如果存在则不再种。作为浏览器唯一标示。移动端或者pad直接取机器码。
    private String userId;     //用户id
    private String loginType; //登录状态，0未登录、1：登录用户
    private String request; //类似于此种 "GET userList HTTP/1.1"
    //通过request 衍生出来的字段 method request_url http_version
    private String method;
    private String requestUrl;
    private String httpVersion;

    private String status;          //请求的状态主要有：200 ok、/404 not found、408 Request Timeout、500 Internal Server Error、504 Gateway Timeout等
    private String httpReferer; //请求该url的上一个url地址。
    private String userAgent;   //览器的信息，例如："Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/47.0.2526.106 Safari/537.36"
    //通过userAgent来获取对应的浏览器
    private String browser;

    //private long time; //action对应的时间戳
    private String time;//action对应的格式化时间yyyy-MM-dd HH:mm:ss

    private DateFormat df;
    private Jedis jedis;

    @Override
    protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
        logger = Logger.getLogger(AccessLogCleanMapper.class);
        df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
        jedis = JedisUtil.getJedis();
    }

    /**
     * appid ip mid userid login_tpe request status http_referer user_agent time ---> 10列内容
     * ||
     * ||
     * appid ip province city mid userid login_type request method request_url http_version status http_referer user_agent browser yyyy-MM-dd HH:mm:ss
     */
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        fields = value.toString().split("\t");
        if (fields == null || fields.length != 10) { // 有异常数据
            return;
        }
        // 因为所有的字段没有进行特殊操作，只是文本的输出，所以没有必要设置特定类型，全部设置为字符串即可，
        // 这样在做下面的操作时就可以省去类型的转换，但是如果对数据的合法性有严格的验证的话，则要保持类型的一致
        appid = fields[0];
        ip = fields[1];
        // 解析IP
        if (ip != null) {
            String ipInfo = jedis.hget("ip_info", ip);
            province = ipInfo.split("\t")[0];
            city = ipInfo.split("\t")[1];
        }

        mid = fields[2];
        userId = fields[3];
        loginType = fields[4];
        request = fields[5];
        method = request.split(" ")[0];
        requestUrl = request.split(" ")[1];
        httpVersion = request.split(" ")[2];

        status = fields[6];
        httpReferer = fields[7];
        userAgent = fields[8];
        if (userAgent != null) {
            UserAgent uAgent = UserAgentUtil.getUserAgent(userAgent);
            if (uAgent != null) {
                browser = uAgent.getBrowserType();
            }
        }
        try { // 转换有可能出现异常
            time = df.format(new Date(Long.parseLong(fields[9])));
        } catch (NumberFormatException e) {
            logger.error(e.getMessage());
        }
        AccessLogWritable access = new AccessLogWritable(appid, ip, province, city, mid,
                userId, loginType, request, method, requestUrl,
                httpVersion, status, httpReferer, this.userAgent, browser, time);
        context.write(NullWritable.get(), new Text(access.toString()));
    }

    @Override
    protected void cleanup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // 资源释放
        logger = null;
        df = null;
        JedisUtil.returnJedis(jedis);
    }
}

4.3.2 AccessLogCleanJob

package cn.xpleaf.dataClean.mr.job;

import cn.xpleaf.dataClean.mr.mapper.AccessLogCleanMapper;
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.input.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;

/**
 * 清洗用户access日志信息
 * 主要的驱动程序
 *      主要用作组织mapper和reducer的运行
 *
 * 输入参数：
 * hdfs://ns1/input/data-clean/access/2018/04/08 hdfs://ns1/output/data-clean/access
 * 即inputPath和outputPath
 * 目前outputPath统一到hdfs://ns1/output/data-clean/access
 * 而inputPath则不确定，因为我们的日志采集是按天来生成一个目录的
 * 所以上面的inputPath只是清洗2018-04-08这一天的
 */
public class AccessLogCleanJob {
    public static void main(String[] args) throws Exception {

        if(args == null || args.length < 2) {
            System.err.println("Parameter Errors! Usage <inputPath...> <outputPath>");
            System.exit(-1);
        }

        Path outputPath = new Path(args[args.length - 1]);

        Configuration conf = new Configuration();
        String jobName = AccessLogCleanJob.class.getSimpleName();
        Job job = Job.getInstance(conf, jobName);
        job.setJarByClass(AccessLogCleanJob.class);

        // 设置mr的输入参数
        for( int i = 0; i < args.length - 1; i++) {
            FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[i]));
        }
        job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
        job.setMapperClass(AccessLogCleanMapper.class);
        job.setMapOutputKeyClass(NullWritable.class);
        job.setMapOutputValueClass(Text.class);
        // 设置mr的输出参数
        outputPath.getFileSystem(conf).delete(outputPath, true);    // 避免job在运行的时候出现输出目录已经存在的异常
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, outputPath);
        job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);

        job.setOutputKeyClass(NullWritable.class);
        job.setOutputValueClass(Text.class);
        job.setNumReduceTasks(0);   // map only操作，没有reducer

        job.waitForCompletion(true);
    }
}

4.3.3 执行MapReduce程序

将上面的mr程序打包后上传到我们的Hadoop环境中，这里，对2018-04-08这一天产生的日志数据进行清洗，执行如下命令：

yarn jar data-extract-clean-analysis-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jarcn.xpleaf.dataClean.mr.job.AccessLogCleanJob hdfs://ns1/input/data-clean/access/2018/04/08 hdfs://ns1/output/data-clean/access

观察其执行结果：

......
18/04/08 20:54:21 INFO mapreduce.Job: Running job: job_1523133033819_0009
18/04/08 20:54:28 INFO mapreduce.Job: Job job_1523133033819_0009 running in uber mode : false
18/04/08 20:54:28 INFO mapreduce.Job:  map 0% reduce 0%
18/04/08 20:54:35 INFO mapreduce.Job:  map 50% reduce 0%
18/04/08 20:54:40 INFO mapreduce.Job:  map 76% reduce 0%
18/04/08 20:54:43 INFO mapreduce.Job:  map 92% reduce 0%
18/04/08 20:54:45 INFO mapreduce.Job:  map 100% reduce 0%
18/04/08 20:54:46 INFO mapreduce.Job: Job job_1523133033819_0009 completed successfully
18/04/08 20:54:46 INFO mapreduce.Job: Counters: 31
......

可以看到MapReduce Job执行成功！

4.4 数据清洗结果

上面的MapReduce程序执行成功后，可以看到在HDFS中生成的数据输出目录：

我们可以下载其中一个结果数据文件，并用Notepadd++打开查看其数据信息：

5 数据处理：对规整数据进行统计分析

经过数据清洗之后，就得到了我们做数据的分析统计所需要的比较规整的数据，下面就可以进行数据的统计分析了，即按照业务需求，统计出某一天中每个省份的PV和UV。

我们依然是需要编写MapReduce程序，并且将数据保存到HDFS中，其架构跟前面的数据清洗是一样的：

5.1 数据处理思路：如何编写MapReduce程序

现在我们已经得到了规整的数据，关于在于如何编写我们的MapReduce程序。

因为要统计的是每个省对应的pv和uv，pv就是点击量，uv是独立访客量，需要将省相同的数据拉取到一起，拉取到一块的这些数据每一条记录就代表了一次点击（pv + 1），这里面有同一个用户产生的数据（通过mid来唯一地标识是同一个浏览器，用mid进行去重，得到的就是uv）。

而拉取数据，可以使用Mapper来完成，对数据的统计（pv、uv的计算）则可以通过Reducer来完成，即Mapper的各个参数可以为如下：

Mapper<LongWritable, Text, Text(Province), Text(mid)>

而Reducer的各个参数可以为如下：

Reducer<Text(Province), Text(mid), Text(Province), Text(pv + uv)>

5.2 数据处理过程：MapReduce程序编写

根据前面的分析，来编写我们的MapReduce程序。

5.2.1 ProvincePVAndUVMapper

package cn.xpleaf.dataClean.mr.mapper;

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

import java.io.IOException;

/**
 * Mapper<LongWritable, Text, Text(Province), Text(mid)>
 * Reducer<Text(Province), Text(mid), Text(Province), Text(pv + uv)>
 */
public class ProvincePVAndUVMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String line = value.toString();
        String[] fields = line.split("\t");
        if(fields == null || fields.length != 16) {
            return;
        }
        String province = fields[2];
        String mid = fields[4];
        context.write(new Text(province), new Text(mid));
    }
}

5.2.2 ProvincePVAndUVReducer

package cn.xpleaf.dataClean.mr.reducer;

import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import java.io.IOException;
import java.util.HashSet;
import java.util.Set;

/**
 * 统计该标准化数据，产生结果
 * 省    pv      uv
 * 这里面有同一个用户产生的数|据（通过mid来唯一地标识是同一个浏览器，用mid进行去重，得到的就是uv）
 * Mapper<LongWritable, Text, Text(Province), Text(mid)>
 * Reducer<Text(Province), Text(mid), Text(Province), Text(pv + uv)>
 */
public class ProvincePVAndUVReducer extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {

    private Set<String> uvSet = new HashSet<>();

    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        long pv = 0;
        uvSet.clear();
        for(Text mid : values) {
            pv++;
            uvSet.add(mid.toString());
        }
        long uv = uvSet.size();
        String pvAndUv = pv + "\t" + uv;
        context.write(key, new Text(pvAndUv));
    }
}

5.2.3 ProvincePVAndUVJob

package cn.xpleaf.dataClean.mr.job;

import cn.xpleaf.dataClean.mr.mapper.ProvincePVAndUVMapper;
import cn.xpleaf.dataClean.mr.reducer.ProvincePVAndUVReducer;
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.input.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;

/**
 * 统计每个省的pv和uv值
 * 输入：经过clean之后的access日志
 *      appid ip province city mid userid login_type request method request_url http_version status http_referer user_agent browser yyyy-MM-dd HH:mm:ss
 * 统计该标准化数据，产生结果
 * 省    pv      uv
 *
 * 分析：因为要统计的是每个省对应的pv和uv
 *      pv就是点击量，uv是独立访客量
 *      需要将省相同的数据拉取到一起，拉取到一块的这些数据每一条记录就代表了一次点击（pv + 1）
 *      这里面有同一个用户产生的数据（通过mid来唯一地标识是同一个浏览器，用mid进行去重，得到的就是uv）
 *      Mapper<LongWritable, Text, Text(Province), Text(mid)>
 *      Reducer<Text(Province), Text(mid), Text(Province), Text(pv + uv)>
 *
 *  输入参数：
 *  hdfs://ns1/output/data-clean/access hdfs://ns1/output/pv-uv
 */
public class ProvincePVAndUVJob {
    public static void main(String[] args) throws Exception {

        if (args == null || args.length < 2) {
            System.err.println("Parameter Errors! Usage <inputPath...> <outputPath>");
            System.exit(-1);
        }

        Path outputPath = new Path(args[args.length - 1]);

        Configuration conf = new Configuration();
        String jobName = ProvincePVAndUVJob.class.getSimpleName();
        Job job = Job.getInstance(conf, jobName);
        job.setJarByClass(ProvincePVAndUVJob.class);

        // 设置mr的输入参数
        for (int i = 0; i < args.length - 1; i++) {
            FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[i]));
        }
        job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
        job.setMapperClass(ProvincePVAndUVMapper.class);
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(Text.class);
        // 设置mr的输出参数
        outputPath.getFileSystem(conf).delete(outputPath, true);    // 避免job在运行的时候出现输出目录已经存在的异常
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, outputPath);
        job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
        job.setReducerClass(ProvincePVAndUVReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(Text.class);
        job.setNumReduceTasks(1);

        job.waitForCompletion(true);
    }
}

5.2.4 执行MapReduce程序

将上面的mr程序打包后上传到我们的Hadoop环境中，这里，对前面预处理之后的数据进行统计分析，执行如下命令：

yarn jar data-extract-clean-analysis-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar cn.xpleaf.dataClean.mr.job.ProvincePVAndUVJob hdfs://ns1/output/data-clean/access hdfs://ns1/output/pv-uv

观察其执行结果：

......
18/04/08 22:22:42 INFO mapreduce.Job: Running job: job_1523133033819_0010
18/04/08 22:22:49 INFO mapreduce.Job: Job job_1523133033819_0010 running in uber mode : false
18/04/08 22:22:49 INFO mapreduce.Job:  map 0% reduce 0%
18/04/08 22:22:55 INFO mapreduce.Job:  map 50% reduce 0%
18/04/08 22:22:57 INFO mapreduce.Job:  map 100% reduce 0%
18/04/08 22:23:03 INFO mapreduce.Job:  map 100% reduce 100%
18/04/08 22:23:03 INFO mapreduce.Job: Job job_1523133033819_0010 completed successfully
18/04/08 22:23:03 INFO mapreduce.Job: Counters: 49
......

可以看到MapReduce Job执行成功！

5.3 数据处理结果

上面的MapReduce程序执行成功后，可以看到在HDFS中生成的数据输出目录：

我们可以下载其结果数据文件，并用Notepadd++打开查看其数据信息：

至此，就完成了一个完整的数据采集、清洗、处理的完整离线数据分析案例。

相关的代码我已经上传到GitHub，有兴趣可以参考一下：
https://github.com/xpleaf/data-extract-clean-analysis