MapReduce程式設計實踐之自定義資料型別
一:任務描述
自定義資料型別完成手機流量的分析
二:example data
格式為:記錄報告時間戳、手機號碼、AP mac、AC mac、訪問的網址、網址種類、上行資料包數、下行資料包數、上行總流量、下行總流量、HTTP Response的狀態。
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三:Code
package mrTest;
import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
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.io.Writable;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
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;
public class zidingyishujuleixing {
public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
// TODO Auto-generated method stub
Job job = new Job(new Configuration(),"自定義資料型別");
job.setJarByClass(zidingyishujuleixing.class);
//一:檔案輸入路徑
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
//二:指定自定義Map類
job.setMapperClass(Map.class);
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(WlanString.class);
//三:分割槽,指定reduce個數
job.setNumReduceTasks(1);
//四:TODO 排序 分組
//五:規約處理
//六:指定自定義的reduce類
job.setReducerClass(Reduce.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(WlanString.class);
//七:指定檔案輸出位置
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
//八:提交執行
System.exit(job.waitForCompletion(true)? 0 : 1);
}
public static class Map extends Mapper<Object, Text, Text, WlanString>{
public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException{
String[] split = value.toString().split("\t");
String keyNum = split[1];
WlanString ws = new WlanString(split[6],split[7],split[8],split[9]);
System.out.println(split[6] + "| " + split[7] + "|" + split[8] + "|" + split[9]);
context.write(new Text(keyNum), ws);
}
}
public static class Reduce extends Reducer<Text, WlanString, Text, WlanString>{
public void reduce(Text key, Iterable<WlanString> values, Context context) throws IOException, InterruptedException{
long upData = 0;
long downData = 0;
long upFlow = 0;
long downFlow = 0;
for (WlanString w : values) {
upData += w.upData;
downData += w.downData;
upFlow += w.upFlow;
downFlow += w.downFlow;
}
WlanString newWs = new WlanString(String.valueOf(upData),String.valueOf(downData),String.valueOf(upFlow),String.valueOf(downFlow));
context.write(key, newWs);
}
}
public static class WlanString implements Writable{
long upData;
long downData;
long upFlow;
long downFlow;
public WlanString(){ }
public WlanString(String upData1, String downData1, String upFlow1, String downFlow1) {
// TODO Auto-generated constructor stub
this.upData = Long.parseLong(upData1);
this.upData = Long.parseLong(downData1);
this.upFlow = Long.parseLong(upFlow1);
this.downFlow = Long.parseLong(downFlow1);
}
@Override
public void readFields(DataInput in) throws IOException {
// TODO Auto-generated method stub
this.upData = in.readLong();
this.downData = in.readLong();
this.upFlow = in.readLong();
this.downFlow = in.readLong();
System.out.println("upData:" + upData + "downData:" + downData + "upFlow:" + upFlow + "downFlow:" + downFlow);
}
@Override
public void write(DataOutput out) throws IOException {
// TODO Auto-generated method stub
out.writeLong(upData);
out.writeLong(downData);
out.writeLong(upFlow);
out.writeLong(upFlow);
System.out.println("upData:" + upData + "downData:" + downData + "upFlow:" + upFlow + "downFlow:" + downFlow);
}
@Override
public String toString() {
return upData + "\t" + downData + "\t" + upFlow +"\t" + downFlow;
}
}
}
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