mapreduce课上实验

Posted 2020-11-23 990906lhc

今天我们课上做了一个关于数据清洗的实验，具体实验内容如下：

1.数据清洗：按照进行数据清洗，并将清洗后的数据导入hive数据库中；

 

2.数据处理：

·统计最受欢迎的视频/文章的Top10访问次数 （video/article）

·按照地市统计最受欢迎的Top10课程 （ip）

·按照流量统计最受欢迎的Top10课程 （traffic）

 

3.数据可视化：将统计结果倒入mysql数据库中，通过图形化展示的方式展现出来。

本次主要是因为自己尚未掌握Hive的操作，之后得以请教本宿舍的大佬将hive 配置完成。

代码如下：

 

 1     public static class Map extends Mapper<Object , Text , Text,Text >{ 
 2         private static Text ip=new Text();
 3 //        private static Text date=new Text();
 4 //        private static Text type=new Text();
 5 //        private static Text id=new Text(); 
 6         private static Text traffic=new Text(); 
 7         public void map(Object key,Text value,Context context) throws IOException, InterruptedException{ 
 8             String line=value.toString(); 
 9             String arr[]=line.split(","); 
10             traffic.set(arr[0]); 
11             String str[]=arr[1].split("[:]|[/]|[+]");
12             String s=str[2]+"-"+"11"+"-"+str[0]+" "+str[3]+":"+str[4]+":"+str[5];
13             ip.set(s+","+str[0]+","+arr[3]+","+arr[4]+","+arr[5]); 
14             context.write(traffic,ip);
15         } 
16     } 
17     public static class Reduce extends Reducer< IntWritable, Text, Text, Text>{ 
18         public void reduce(Text key,Iterable<Text> values,Context context) throws IOException, InterruptedException{ 
19             for(Text val:values){ 
20                 context.write(key,val); 
21             } 
22         } 
23     } 

 

最后得到以下输出结果：